Discussion :

[CupOfAppleTea]

Bonjour,
je recherche de l'aide quand à l'interprétation des résultats d'une régression:

Code :

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a1=read.table("total252.txt",header=TRUE)
a1$T=factor(a1$T)
m2=gls(Res~ModeF*T,a1)
m2
summary(m2)

Je souhaiterais récupérer l'équation de la régression à partir de la sortie du summary():

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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> summary(m2)
Generalized least squares fit by REML
  Model: Res ~ ModeF * T 
  Data: a1 
       AIC      BIC    logLik
  95.17467 106.8283 -42.58734
 
Coefficients:
                Value Std.Error    t-value p-value
(Intercept)  8.482867  3.031842  2.7979250  0.0065
ModeF       -0.273399  0.095764 -2.8549059  0.0055
Tb           0.384838 13.651361  0.0281905  0.9776
ModeF:Tb    -0.013487  0.435519 -0.0309667  0.9754
 
 Correlation: 
         (Intr) ModeF  Tb    
ModeF    -1.000              
Tb       -0.222  0.222       
ModeF:Tb  0.220 -0.220 -1.000
 
Standardized residuals:
       Min         Q1        Med         Q3        Max 
-2.6309834 -0.7266531  0.1811492  0.6771555  1.9393949 
 
Residual standard error: 0.3966084 
Degrees of freedom: 80 total; 76 residual

Voici ce que je ne comprends pas. La variable explicative "T" qui est dans mon modèle est de type facteur à 2 niveaux (a, b). Je ne comprends donc pas comment intégrer le coefficient de 0.384838. S'agit-il simplement d'un terme additif dans l'équation? Pour caricaturer je ne vais pas multiplier ce coefficient par un caractère (a, b). Même chose du coup pour l'interaction entre "T" et "ModeF" ("ModeF" est de type numérique).

Merci pour votre aide!

[arm3366]

Les coefficients de la regression:

Code :

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summary(m2)$Coefficients$Value

S'agit-il simplement d'un terme additif dans l'équation? Pour caricaturer je ne vais pas multiplier ce coefficient par un caractère (a, b). Même chose du coup pour l'interaction entre "T" et "ModeF" ("ModeF" est de type numérique)

Une petite idée:
Soit d une variable dichotomique qui vaut 0 si T==a, 1 sinon.
Dans ton équation pour ModeF, tu auras: ModeF=b_0 + b_1X1 + ...+ 0.384838*d
Si T==b, tu ajoutes 0.384838 dans l'équation de ModeF, sinon tu ajoutes 0

BC

[CupOfAppleTea]

Bonjour,
Si j'ai bien compris par rapport la sortie de la régression :

Code :

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Generalized least squares fit by REML
  Model: Res ~ ModeF * T 
  Data: a1 
       AIC      BIC    logLik
  95.17467 106.8283 -42.58734
 
Coefficients:
                Value Std.Error    t-value p-value
(Intercept)  8.482867  3.031842  2.7979250  0.0065
ModeF       -0.273399  0.095764 -2.8549059  0.0055
Tb           0.384838 13.651361  0.0281905  0.9776
ModeF:Tb    -0.013487  0.435519 -0.0309667  0.9754

L'équation correspondante est donc:
Res = Intercept + Coeff1*ModeF + coeff2*T + coeff3*
Donc si je me place du point de vue de l'effet de la variable ModeF influencée par la variable T (temps):
Res = 8.482867 -0.273399*ModeF -0.013487 ; dans le cas où T=b
Res = 8.482867 -0.273399*ModeF ; dans le cas où T=a

Est-ce bien cela?

[Sengar]

Res = 8.482867 -0.273399*ModeF -0.013487 ; dans le cas où T=b
Res = 8.482867 -0.273399*ModeF ; dans le cas où T=a

Est-ce bien cela?

Bonjour,

L'équation est:

Res = 8.482867 -0.273399*ModeF +0.384838 -0.013487*ModeF ; dans le cas où T=b
Res = 8.482867 -0.273399*ModeF ; dans le cas où T=a


Comme l'a expliqué arm3366, dans ton summary Tb est la variable qui vaut 1 si T=b, 0 sinon, et il suffit de remplacer pour avoir l'équation suivant la modalité de T.