Interprétation sortie glm() R

Bonjour à tous,

Dans le cadre d'un projet sous R, je dois choisir, en prenant la même fonction lien logarithmique, entre deux modèles (qui diffèrent par la loi choisie), celui présentant le meilleur résultat en me basant seulement sur les résultats des tests de AIC et de Deviance.
D'après ce que j'ai cru comprendre, l'AIC doit être minimisée et la Deviance aussi (le critère pour dire qu'elle est assez faible étant d'avoir 1 – pchisq(Null deviance , Df Null) > 5% et 1 – pschisq(Residual deviance, Df Residual) > 5%).
Du coup, est-ce que le modèle choisi doit être celui répondant aux deux conditions précédentes et ayant l'AIC le plus faible ?

Ensuite, je dois retirer de mon modèle les variables explicatives les moins significatives, pouvez-vous me confirmer que ce sont celles dont la valeur absolue du coefficient est proche de 1 ?

Je viens de débuter (seul) en modèles linéaires généralisés et n'ai pas réussi à trouver la réponse à ces questions sur les forums.

Si vous pouviez m'aider là-dessus, ça m'arrangerait vraiment. :)

Guillaume

Bonjour,

De nombreux topics sur le forum traitent déjà de l'utilisation des modèles linéaires avec R.
Par exemple :
http://www.developpez.net/forums/d15...s/r/sortie-lm/
ou encore :
http://www.developpez.net/forums/d15...-anova-glm-lm/
et enfin :
http://www.developpez.net/forums/d14...nnees-vitales/

Je pense que tu pourras trouver une partie de tes réponses là.

Sinon je te conseille fortement cette petite présentation qui te permettra de mener une étude utilisant les modèles linéaires généralisés :
http://rug.mnhn.fr/semin-r/PDF/semin...ros_110308.pdf


Bon courage :)

Merci beaucoup pour ta réponse chautho. :)

J'ai un peu avancé et aurais maintenant un nouveau problème : pour chacune de mes variables explicatives (ce sont des qualitatives que j'ai transformées avec la fonction factor()), la première modalité n'apparaît pas après exécution du summary(glm) alors qu'elle est bien présente lorsque je fais un simple summary sur chacune des variables.

Par ailleurs, si le code :
summary(glm(freq_moyenne ~ F_veh_body + F_veh_age + F_gender + F_area + F_agecat,family = poisson(link = "log"),weights = exposure)) fonctionne bien (en dehors du problème précédent), ce n'est pas le cas de :
summary(glm(freq_moyenne ~ F_veh_body + F_veh_age + F_gender + F_area + F_agecat,family = binomial(link = "log"),weights = exposure)) qui me donne :
Error in eval(expr, envir, enclos) : y values must be 0 <= y <= 1.

J'ai cherché et je n'arrive pas à comprendre pourquoi. Si quelqu'un avait une réponse là-dessus, ça serait vraiment super. :)

Citation:

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Envoyé par GuillaumeRoger

Merci beaucoup pour ta réponse chautho. :)

J'ai un peu avancé et aurais maintenant un nouveau problème : pour chacune de mes variables explicatives (ce sont des qualitatives que j'ai transformées avec la fonction factor()), la première modalité n'apparaît pas après exécution du summary(glm) alors qu'elle est bien présente lorsque je fais un simple summary sur chacune des variables.

Par ailleurs, si le code :
summary(glm(freq_moyenne ~ F_veh_body + F_veh_age + F_gender + F_area + F_agecat,family = poisson(link = "log"),weights = exposure)) fonctionne bien (en dehors du problème précédent), ce n'est pas le cas de :
summary(glm(freq_moyenne ~ F_veh_body + F_veh_age + F_gender + F_area + F_agecat,family = binomial(link = "log"),weights = exposure)) qui me donne :
Error in eval(expr, envir, enclos) : y values must be 0 <= y <= 1.

J'ai cherché et je n'arrive pas à comprendre pourquoi. Si quelqu'un avait une réponse là-dessus, ça serait vraiment super. :)

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Bonjour,

Je ne sais pas quelles sont les données présentes dans la variable freq_moyenne mais je pense vous ne pouvez pas faire une deux régressions glm binomiales et poissons sur un même jeu de données, pour la binomiale, votre variable freq_moyenne ne doit contenir que des 0 ou des 1.

Cordialement