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-Pour évaluer l'​ajustement (//i.e.// goodness-of-fit) d'une régression logistique, les graphiques de diagnostic ne sont pas très utiles (voir atelier 4). On utilise plutôt un [[http://​en.wikipedia.org/​wiki/​Hosmer-Lemeshow_test|test de Hosmer-Lemeshow]] pour évaluer si un modèle est approprié ou non. Ce test sépare les valeurs attendues (ordonnées de la plus faible à la plus grande) en groupes de même taille. Dix groupes est généralement le nombre de groupes recommandé. Pour chaque groupe, on compare les valeurs observées aux valeurs attendues. Le test est similaire à un test de khi-carré avec G - 2 degrés de liberté (G est le nombre de groupes). Dans R, ce test est disponible dans le paquet ''​binomTools''​.+Pour évaluer l'​ajustement (//i.e.// goodness-of-fit) d'une régression logistique, les graphiques de diagnostic ne sont pas très utiles (voir atelier 4). On utilise plutôt un [[http://​en.wikipedia.org/​wiki/​Hosmer-Lemeshow_test|test de Hosmer-Lemeshow]] pour évaluer si un modèle est approprié ou non. Ce test sépare les valeurs attendues (ordonnées de la plus faible à la plus grande) en groupes de même taille. Dix groupes est généralement le nombre de groupes recommandé. Pour chaque groupe, on compare les valeurs observées aux valeurs attendues. Le test est similaire à un test de khi-carré avec G - 2 degrés de liberté (G est le nombre de groupes). Dans R, ce test est disponible dans le paquet ''​binomTools''​ ou ''​vcdExtra''​.
  
 <file rsplus | Le test de Hosmer-Lemeshow>​ <file rsplus | Le test de Hosmer-Lemeshow>​