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SAS STAT Discussion :

Proc logistic et prédictions de probabilités


Sujet :

SAS STAT

  1. #1
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    Par défaut Proc logistic et prédictions de probabilités
    Je réalise une régression logistique ordinale et souhaiterais présenter un tableau avec les probabilités de tous les états de mes variables, cependant avec l'outpout predicted = plogit, j'obtiens les probabilités pour chaque individu.

    mon code est le suivant :

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    proc logistic data = matable desc ;
    class  var1 (ref= '1') var2 (ref='3') var3 (ref='1') var4 (ref= '2')   /param=ref;
    model var5 =     var1  var2  var3  var4 var1*var3  /  link= logit  ;
    weight POIDS_QIND1/normalize;
    output out = out predicted = pred_prob ;
    run;
    proc print data = out;
    run;
    Comment faire (quelle syntaxe) pour obtenir le tableau présentant les probabilités de tous les états de mes variables sans pour autant présenter les proba par individu ?
    Merci infiniment d'avance,
    Meilleurs vœux

  2. #2
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    Par défaut
    Bonjour
    Le tableau dont vous parler, vous devez le construire vous même avec les coefficients. Autrement dit, si un individu a telle et telle caractéristique, quelles sont les probabilités respectives qu'il soit dans telle ou telle catégories. Vous ne pouvez pas l'avoir par défaut. Il faut juste utiliser les coefficients des variables et utiliser la formule pour calculer.
    • Faites un tour sur mon siteweb professionnel www.aristideelysee.16mb.com Des codes dans la section "media et code" pouvant vous aider que vous pouvez aussi partager sur les réseaux sociaux.
    • Visiter mon blog en cliquant ici! Des techniques, astuces et macros pour l'analyse quantitative.

  3. #3
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    Par défaut PREDPROBS = I
    Bonjour et merci beaucoup Haacche,
    Je pense pourtant y être finalement parvenu avec l'option PREDPROBS = I,
    Il m'a également été possible de calculer les probabilités pour lesquelles la variable réponse était manquante, en rajoutant simplement les données manquantes à ma table.
    sans que cela n'impacte le modèle:
    "NOTE: 1 observation was deleted due to missing values for the response or explanatory variables"

    En espérant que ça pourra servir à quelqu'un un jour...

    Excellente fin d'après midi !

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