Regression output equation

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

Code:

---

1 2 3 4 5

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:

---

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26

> 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!

Les coefficients de la regression:

Code:

---

summary(m2)$Coefficients$Value

---

Citation:

---

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

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

Code:

---

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

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?

Citation:

---

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.