Régression logistique et GLM normale : résultats différents !

Bonjour à tous,
j'ai un ensemble de 50 variables 1 variable qualitative y (0 cellule normale /1 cellule anormale) et 49 variables quantitatives
alors
j'ai fait la commande suivante

Code:

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glm(y~.,data=donnees)

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puis j'ai passé à la sélection stepwise
et en appliquant le test de wald j'ai trouvé des variables significatives
après quand j'ai cherché sur internet il est mentionné que cette commande signifie que le paramètre family=gaussian
donc pour faire une régression logistique j'ai fait le suivant

Code:

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glm(y~.,data=donnees,family=binomial)

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puis j'ai passé au stepwise et cette fois-ci et en passant au test de wald toutes les variables étaient non significatives !( sachant que avant la sélection toutes les variables étaient significatives)
que dois je faire ?

d'une part ,je ne comprends pas la différence entre les 2 résultat et surtout pourquoi les variables pour la régression logistiques sont non significatives ?
merci infiniment d'avance pour toute réponse

Bonjour,

Deux modèles différents peuvent donner des résultats différents. C'est liée aux données. Pour trouver l'explication, il faudrait regarder entre autre comment la variable y est corrélée de façon linéaire avec les paramètres.

Pour savoir quoi faire concernant le choix des familles de loi sous-jacentes, je pourrais vous conseiller de choisir une loi qui est proche de la répartition de vos données.

Par exemple :
Dans le cas d'un CA on pourrait prendre log normal.
Dans le cas de déplacement, une gaussienne serait très bien.
Pour des quantité, poisson ou quasi poisson.

Maintenant dans le choix du modèle il faut prendre le plus pertinent, qui correspond à l'erreur la plus petite (vous pouvez vérifier le surapprentissage).


Au plaisir de vous lire,

Dans to premier modèle, peut être que la fonction glm considère que ta variable est continue et non binaire, ce qui fait que les méthodes de définition et/ou d'estimation des paramètres sont peut être différentes.