Régression logistique avec plusieurs variables explicative
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- Agathe Roux
- il y a 7 ans
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1 Chapitre 17 Introduction à la statistique avec R Régression logistique avec plusieurs variables explicative
2 Plusieurs variables explicatives Log p h. r. de suicide 1 p h. r. de suicide = a + b duree + c discip + d abus
3 Plusieurs variables explicatives Log p h. r. de suicide 1 p h. r. de suicide = a + b duree + c discip + d abus > mod2 <- glm(suicide.hr~abus+discip+duree, data=smp.l, family="binomial") > summary(mod2) Call: glm(formula = suicide.hr ~ abus + discip + duree, family = "binomial", data = smp.l) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(> z ) (Intercept) abus ** discip * duree *** --- Signif. codes: 0 *** ** 0.01 * (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1) Null deviance: on 549 degrees of freedom Residual deviance: on 546 degrees of freedom (249 observations deleted due to missingness) AIC: Number of Fisher Scoring iterations: 4
4 Plusieurs variables explicatives Log p h. r. de suicide 1 p h. r. de suicide = a + b duree + c discip + d abus > mod2 <- glm(suicide.hr~abus+discip+duree, data=smp.l, family="binomial") > summary(mod2) Call: glm(formula = suicide.hr ~ abus + discip + duree, family = "binomial", data = smp.l) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(> z ) (Intercept) abus ** discip * duree *** --- Signif. codes: 0 *** ** 0.01 * (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1) Null deviance: on 549 degrees of freedom Residual deviance: on 546 degrees of freedom (249 observations deleted due to missingness) AIC: Number of Fisher Scoring iterations: 4
5 Plusieurs variables explicatives Log p h. r. de suicide 1 p h. r. de suicide = a + b duree + c discip + d abus > mod2 <- glm(suicide.hr~abus+discip+duree, data=smp.l, family="binomial") > summary(mod2) Call: glm(formula = suicide.hr ~ abus + discip + duree, family = "binomial", data = smp.l) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(> z ) (Intercept) abus ** discip * duree *** --- Signif. codes: 0 *** ** 0.01 * (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1) Null deviance: on 549 degrees of freedom Residual deviance: on 546 degrees of freedom (249 observations deleted due to missingness) AIC: Number of Fisher Scoring iterations: 4
6 Plusieurs variables explicatives Log p h. r. de suicide 1 p h. r. de suicide = a + b duree + c discip + d abus > mod2 <- glm(suicide.hr~abus+discip+duree, data=smp.l, family="binomial") > summary(mod2) Call: glm(formula = suicide.hr ~ abus + discip + duree, family = "binomial", data = smp.l) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(> z ) (Intercept) abus ** discip * duree *** --- Signif. codes: 0 *** ** 0.01 * (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1) Null deviance: on 549 degrees of freedom Residual deviance: on 546 degrees of freedom (249 observations deleted due to missingness) AIC: Number of Fisher Scoring iterations: 4
7 Plusieurs variables explicatives Log p h. r. de suicide 1 p h. r. de suicide = a + b duree + c discip + d abus > mod2 <- glm(suicide.hr~abus+discip+duree, data=smp.l, family="binomial") > summary(mod2) Call: glm(formula = suicide.hr ~ abus + discip + duree, family = "binomial", data = smp.l) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max Codage abus : «1» oui, «0» non discip : «1» oui, «0» non duree : 1 à 5 (gradation) Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(> z ) (Intercept) abus ** discip * duree *** --- Signif. codes: 0 *** ** 0.01 * (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1) Null deviance: on 549 degrees of freedom Residual deviance: on 546 degrees of freedom (249 observations deleted due to missingness) AIC: Number of Fisher Scoring iterations: 4
8 Plusieurs variables explicatives > mod2 <- glm(suicide.hr~abus+discip+duree, data=smp.l, family="binomial") > summary(mod2) Call: glm(formula = suicide.hr ~ abus + discip + duree, family = "binomial", data = smp.l) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max Codage abus : «1» oui, «0» non discip : «1» oui, «0» non duree : 1 à 5 (gradation) Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(> z ) (Intercept) abus ** discip * duree *** --- Signif. codes: 0 *** ** 0.01 * (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1) Null deviance: on 549 degrees of freedom Residual deviance: on 546 degrees of freedom (249 observations deleted due to missingness) AIC: Number of Fisher Scoring iterations: 4 > exp(coefficients(mod2)) (Intercept) abus discip duree
9 Incidentes Ce qui change peu ou pas avec le chapitre sur la régression linéaire Variables catégorielles à plus de 2 classes (prof),
10 Incidentes Ce qui change peu ou pas avec le chapitre sur la régression linéaire Variables catégorielles à plus de 2 classes (prof), drop1(mod1,.~., test="chisq"),
11 Incidentes Ce qui change peu ou pas avec le chapitre sur la régression linéaire Variables catégorielles à plus de 2 classes (prof), drop1(mod1,.~., test="chisq"), Interaction (smp.l$duree*smp.l$discip)
12 Conditions de validité Conditions de validité de la régression logistique
13 Conditions de validité Conditions de validité de la régression logistique «Au moins 5-10 évènements par variable explicative»
14 Conditions de validité Conditions de validité de la régression logistique «Au moins 5-10 évènements par variable explicative» Fichier «smp.l» : 799 détenus Variable à expliquer : «forme sévère de schizophrénie» : 54 détenus
15 Conditions de validité Conditions de validité de la régression logistique «Au moins 5-10 évènements par variable explicative» Fichier «smp.l» : 799 détenus Variable à expliquer : «forme sévère de schizophrénie» : 54 détenus Variables explicatives : age, trauma, prof
16 Conditions de validité Conditions de validité de la régression logistique «Au moins 5-10 évènements par variable explicative» Fichier «smp.l» : 799 détenus Variable à expliquer : «forme sévère de schizophrénie» : 54 détenus Variables explicatives : age (1), trauma (1), prof (7)
17 Conditions de validité Conditions de validité de la régression logistique «Au moins 5-10 évènements par variable explicative» Fichier «smp.l» : 799 détenus Variable à expliquer : «forme sévère de schizophrénie» : 54 détenus Variables explicatives : age, trauma, prof (1+1+7) 10 = pas bon
18 Conditions de validité Conditions de validité de la régression logistique «Au moins 5-10 évènements par variable explicative» Fichier «smp.l» : 799 détenus Variable à expliquer : «forme sévère de schizophrénie» : 54 détenus Variables explicatives : age, trauma, prof (1+1+7) 10 = pas bon (1+1+7) 5 = OK mais franchement limite
19 Conclusion mod2 <- glm(suicide.hr~abus+discip+duree, data=smp.l, family="binomial") summary(mod2) exp(coefficients(mod2))
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