1. #1
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    Par défaut Calcul intervalles de confiance des valeurs prédites similaire à proc genmod dans SAS

    Bonjour à tous,

    Mon objectif actuel est de transcrire un code SAS en code R. Mon problème actuel est que je n'arrive pas à trouver l'équivalent/ou comment calculer les intervalles de confiance des valeurs prédites par un modèle glm comme dans SAS.
    J'ai pu trouver dans la documentation SAS les explications suivantes : https://support.sas.com/documentatio...od_sect045.htm
    Cependant je ne parviens pas à retranscrire ces formules en code R ...

    Pour le moment j'ai calculé mes intervalles de confiance de la facon suivante (je travaille sur des listes ici):
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    # GLM
      models <- lapply(combia, function (x) {glm(cbind(n,s-n) ~ scm, family = binomial, data = x)})
     
      # Get confidence intervals
      p <- lapply(models, function (x) {predict(x, type = "link", se.fit = TRUE)})
     
      lowerlogit <- lapply(p, function(x) {x$fit - 1.96*x$se.fit})
      upperlogit <- lapply(p, function(x) {x$fit + 1.96*x$se.fit})
     
      borneinf <- lapply(lowerlogit, function(x) {exp(x)/(1+exp(x))})
      bornesup <- lapply(upperlogit, function(x) {exp(x)/(1+exp(x))})
    Mais je n'obtiens pas les même IC que SAS, et cela me pose problème par la suite.

    J'espère donc trouver quelqu'un qui puisse m'aider à mettre des mots et un code sur cette formule donnée par SAS

    Merci d'avance !

  2. #2
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    Par défaut

    Bonjour,

    A priori ton code correspond à la documentation de SAS.
    Est-ce que tu es sur que tout le reste correspond ? La matrice de variance-covariance des paramètres ? Les coefficients ? etc.
    Pour un glm binomial la formulation R telle que tu l'utilises c'est : glm(cbind(nombre de succès, nombre d'échecs) ~ variables, data = ..., family = binomial).

    cdlt

  3. #3
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    Par défaut

    Bonjour,

    Merci pour la réponse, en effet j'avais bien comparé les coefficients qui sont identiques entre SAS et R, mais la matrice de covariance n'est pas la même.
    Peut être est-ce dû au fait que ce n'est pas le même algorithme utilisé entre R qui utilise la méthode itérative repondérée des moindre carrés (IWLS) et SAS qui utilise maximum likelihood estimations ?

  4. #4
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    re,

    est-ce que tu peux reprendre l'exemple donné par SAS pour la régression logistique et me donner la matrice de variance-covariance ?

    https://support.sas.com/documentatio...od_sect061.htm

    cdlt

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