Interprétation des resultats de glm()

Bonsoir à tous,

J'ai besoin d'aide les amis, j'ai fait une régression avec la fonction lm(), tout a bien marché, quand j'ai appliqué une transformation en log(y+1), la normalité des résidus, l'homoscédasticité, la significativité des tests, sauf que mon R^2 ne dépasse pas 0.14 :( :( . J'ai tester d'intégrer toutes mes variables explicatives (ce sont toutes des qualitatives), pas mieux.
On m'a conseillé de travallier avec un GLM. Mon problème est que je n'arrive pas à vérifier est-ce que le modèle est explicatif ! Et j'ai besoin de savoir comment j'interprète
les sorties de la fonction : glm(Maladie~Produit+Rg+Sexe*CAge,family=Poisson()).

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

cept) ProduitHG ProduitMG RgR2 RgR3 SexeH CAgeC1 CAgeC2 3.904241 0.863985 0.333090 0.003055 -0.082554 0.064779 -0.031732 0.265855 CAgeC3 CAgeC4 CAgeC5 CAgeC6 CAgeC7 CAgeC8 CAgeC9 SexeH:CAgeC1 0.394077 0.556179 0.609878 0.702889 0.904541 1.030342 1.184873 -0.380992 SexeH:CAgeC2 SexeH:CAgeC3 SexeH:CAgeC4 SexeH:CAgeC5 SexeH:CAgeC6 SexeH:CAgeC7 SexeH:CAgeC8 SexeH:CAgeC9 -0.552444 -0.578018 -0.640320 -0.377517 -0.251972 -0.317436 -0.288356 0.088528   Degrees of Freedom: 10051 Total (i.e. Null); 10028 Residual Null Deviance: 1492000 Residual Deviance: 1252000 AIC: Inf

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La valeur Inf pour l'AIC me pose problème.

Est-ce que Maladie est un comptage ou comment justifies-tu l'utilisation de la famille poisson ? Si c'est le cas, as-tu de nombreux comptages nuls ? Y-a-t-il overdispersion (rapport variance / moyenne > 1) ?