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#1 26-01-2013 09:31:29
- doctorante111
- membre extérieur
- Date d'inscription: 19-12-2012
- Messages: 6
régression logistique
Bonjour, svp j'ai une question
Est ce que les procédures "forward stepwise " ou "backward stepwise" éliminent le problème de multicolinéarité?
merci d'avance
Hors ligne
#2 26-01-2013 12:39:03
- Oscar
- Member
- Date d'inscription: 27-12-2010
- Messages: 117
Re: régression logistique
Normalement, ça peut aider à rémedier la multicolinéarité.
Autres outils c'est de regarder les statistiques de V de Crammer ou le coefficient Phi pour des
variables qualitatives, et les coefficients de pearson, spearman, et le VIF (Variance Inflation Factor),
pour les variables quantitatives. Le VIF est le plus performante pour signaler la multicolinearité.
Cependant, Vous n'etes pas dans un modèle proprement dite "linéaire", et la multicolinéarité n'est pas
traité de la meme façon.
Mais bon, les forward, stepise, et backward, vont vous aider un peu.
Hors ligne
#3 26-01-2013 12:49:58
- Oscar
- Member
- Date d'inscription: 27-12-2010
- Messages: 117
Re: régression logistique
En fait, j'aimerais énormément l'intervention d'un des nos professeurs dans cette question (et anciens ESA aussi).
Dans le cours de Scoring, on utilise le VIF pour montrer la multicolinéarité des variables, et meme
avec des variables qui sont qualitatives. Selon la construction du VIF:
http://en.wikipedia.org/wiki/Variance_inflation_factor
On utilise un R^2, et une matrice de variables QUANTITATIVES.
Du coup, je trouve pas valide de l'utiliser dans des régression logistiques....
Quelqu'un qui veut donner une opinion??? (Mr SR ???? Mr GC????)
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