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R Discussion :

Facteurs et contrasts régréssion


Sujet :

R

Vue hybride

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  1. #1
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    Par défaut Facteurs et contrasts régréssion
    Bonjour,

    Ma régression ne passe pas alors que mes données sont bien des facteurs.
    Je vous montre :

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    1
    2
    3
    data_modelisation$ec <- as.factor(data_modelisation$ec)
    data_modelisation$tm <- as.factor(data_modelisation$tm)
    modele=glm(RA ~   C(ec,sum) + C(tm,sum) ,family=binomial(logit), data=data_modelisation)
    RA étant défini plus haut dans le code.

    J'obtiens :
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    1
    2
    Erreur dans `contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr) : 
      contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels
    Alors que :
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    1
    2
    3
    4
    > levels(data_modelisation$ec)
    [1] "1" "2" "3" "4" "5" "6"
    > levels(data_modelisation$tm)
    [1] "1" "2" "3" "4"
    Merci à ceux qui pourront m'aider

  2. #2
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    Citation Envoyé par Stepsbysteps Voir le message
    Bonjour,

    Ma régression ne passe pas alors que mes données sont bien des facteurs.
    Je vous montre :

    RA étant défini plus haut dans le code.
    Bonjour,

    Quel est l'intérêt d'utiliser un contraste avec sum?
    Il se passe quoi quand tu fais attributes(C(data_modelisation$ec,sum)) ?


    Peut on avoir le summary ou le table de RA?

  3. #3
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    Bonjour,

    Merci.

    Les RA sont des 0 ou des 1.
    Je veux avoir la somme des effets égales à 0 et non le première effet pris en référence.

    Et j'obtiens
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    > attributes(C(data_modelisation$ec,sum))
    $levels
    [1] "1" "2" "3" "4" "5" "6"
     
    $class
    [1] "factor"
     
    $contrasts
    [1] "contr.sum"

  4. #4
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    Ok bon recapitulons.

    Il y a un problème de contrast.
    Or ce n'est pas la fonction C() qui fait bugger.

    Si tu lances ta regression sans le C() je pense que ca renverra exactement la même erreur (dis moi si je me trompe).

    Diagnostique?
    Une de tes variables explicatives n'a qu'une modalité.

    "Oui mais nan car:"

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    1
    2
    > levels(data_modelisation$tm)
    [1] "1" "2" "3" "4"
    Sauf que :

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    1
    2
    3
    4
    5
    6
     
    facteur<-as.factor(c(1,2,1,1,1))
    facteur<-facteur[-2]
    > facteur
    [1] 1 1 1 1
    Levels: 1 2

  5. #5
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    haha sympa le message il m'as fait sourire!

    Nan sans le C ça marche bien!

    Et bizarre pour le facteur alors faut que je regarde de plus près

  6. #6
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    Diagnostique?
    Une de tes variables explicatives n'a qu'une modalité.
    Bizarre car :
    Images attachées Images attachées  

  7. #7
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    Arf dommage, j'y ais cru car c'est exactement la même erreur que quand tu fais une regression avec un facteur d'une modalité, et comme tu arrives à utiliser C() en dehors de la regression...

    Heuresement que je suis pas docteur

    Je sais pas ce qui fait planter du coup

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