Formules dans R
Modèles linéaires généralisés (GLM) en R
Richard Erickson
Instructor
Pourquoi se soucier des formules pour la régression logistique multiple ?
- Les formules sont la base de la régression
- Pas toujours évidentes à saisir
- Comprendre
model.matrix()est essentiel
Pentes
- Estime le coefficient d'une variable continue
- p. ex.,
height = c(72.3, 21.1, 3.7, 1.0)
- p. ex.,
- La formule inclut aussi une constante globale
- Pentes multiples : une pente par prédicteur
Constantes (intercepts)
- Groupes discrets utilisés pour prédire
factoroucharacteren R :fish = c("red", "blue")- Une seule constante : deux options :
- Référence + contraste :
y ~ x - Une constante par groupe :
y ~ x -1
- Référence + contraste :
Constantes multiples
- Estime l'effet de chaque groupe comparé au groupe de référence
- Le premier groupe, par ordre alphabétique, du facteur
- Par défaut : un groupe de référence par variable
y ~ x1 + x2
- On peut demander une constante pour tous les groupes
y ~ x1+ x2 - 1
- La première variable a une constante estimée pour chaque groupe
Variables factices (dummy)
- Code l'appartenance à un groupe
- Utilisé en coulisse (p. ex.,
model.matrix()) - 0 et 1 pour chaque groupe
- Exemple d'entrée :
color = c("red", "blue") - Variables factices pour
y ~ colors:intercept = c(1, 1)blue = c(0, 1)
- Variables factices pour
y ~ colors - 1:red = c(1, 0)blue = c(0, 1)
model.matrix()
model.matrix()fait le gros du travail pour nous- Base des formules dans R
model.matrix( ~ colors)
(Intercept) colorsred
1 1 1
2 1 0
attr(,"assign")
[1] 0 1
attr(,"contrasts")
attr(,"contrasts")$colors
"contr.treatment"
- L'ordre suit l'ordre du facteur
- Pour changer l'ordre : Tidyverse ou
factor()
Attention : facteur vs numérique
- R considère la variable comme numérique
- p. ex.,
month = c(1, 2, 3)
- p. ex.,
month <- c( 1, 2, 3)
model.matrix( ~ month)
(Intercept) month
1 1 1
2 1 2
3 1 3
attr(,"assign")
0 1
- Il faut préciser
factoroucharacter- p. ex.,
month = factor(c( 1, 2, 3))
- p. ex.,
model.matrix( ~ month)
(Intercept) month2 month3
1 1 0 0
2 1 1 0
3 1 0 1
attr(,"assign")
0 1 1
attr(,"contrasts")$month
"contr.treatment"
Passons à la pratique !
Modèles linéaires généralisés (GLM) en R
