validation d'un modèle de régression logistique sous sas

Bonjour,

Je cherche à valider un modèle de régression logistique mukltiple sous sas, comme le R de la régression linéaire (qui, s'il est proche de 1 indique que le modèle obtenu prédit bien le phénomè étudié), je cherche alors l'équivalent pour la régression logistique.

Egalement, est ce que vous savez comment faire la méthode pas à pas "stepwise" sous sas? parceque j'ai essayé, mais je ne suis pas arrivée.

Merci bien.

Bonjour,

en fait le R² n'a pas de sens dans le cas d'une régression logistique. Beaucoup de statistiques qui sont propres à la régression linéaire ne sont pas calculables pour les GLM. Tu pourras ainsi trouver plus d'une trentaine de pseudo-R² (terme utiliser dans la littérature), tous avec des propriétés et des comportements propres. Le plus connu est surement le pseudo-R² de MacFadden, mais gare il a des propriétés bizarres.

un doc avec quelques uns des pseudo R².
http://www.soziologie.uni-halle.de/langer/pdf/papers/rc33langer.pdf

Il existe des bouquins entiers consacrés à la régression logistique comme le Hosmer et Lemeshow : Applied logistic regression ou encore le bouquin de Collett Modelling binary Data.

Tu as pas mal de statistique pour avoir une idée de la qualité de ta regression :
la courbe ROC, avec les valeurs de specificité et de sensibilité, un kappa sur la matrice de confusion, etc ... Jette un oeil sur ce pdf qui est pas mal fait du tout :
http://www.chuv.ch/cepic/Cours_regression_logistique.PDF

pour ce qui est de SAS je ne peux pas t'aider.

micros

salut,

Pour la méthode pas à pas, essaie l'option SELECTION = SETPWISE. Ta proc logistik aura la syntaxe suivante:

PROC LOGISTIC data = ;
CLASS ...;
MODEL y = x z /
LINK = LOGIT (par exemple)
SELECTION = stepwise; (tu peux aussi définir les seuils d'entrée et de sortie)
RUN;

micros corpus a écrit:Bonjour,

en fait le R² n'a pas de sens dans le cas d'une régression logistique. Beaucoup de statistiques qui sont propres à la régression linéaire ne sont pas calculables pour les GLM. Tu pourras ainsi trouver plus d'une trentaine de pseudo-R² (terme utiliser dans la littérature), tous avec des propriétés et des comportements propres. Le plus connu est surement le pseudo-R² de MacFadden, mais gare il a des propriétés bizarres.

un doc avec quelques uns des pseudo R².
http://www.soziologie.uni-halle.de/langer/pdf/papers/rc33langer.pdf

Il existe des bouquins entiers consacrés à la régression logistique comme le Hosmer et Lemeshow : Applied logistic regression ou encore le bouquin de Collett Modelling binary Data.

Tu as pas mal de statistique pour avoir une idée de la qualité de ta regression :
la courbe ROC, avec les valeurs de specificité et de sensibilité, un kappa sur la matrice de confusion, etc ... Jette un oeil sur ce pdf qui est pas mal fait du tout :
http://www.chuv.ch/cepic/Cours_regression_logistique.PDF

pour ce qui est de SAS je ne peux pas t'aider.

micros

merci Micro, effectivement le doc pdf est très utile, et merci à toi Sai