J'ai à analyser l'influence d'un paramètre sur le classification de sujets parmi deux groupes. Pour cela, j'utilise la régression logistique et plus particulièrement la fonction glm . Ayant très peu de sujets dans chaque groupe (de l'ordre d'une dizaine), j'utilise le bootstrap pour estimer les perf...
Dans le même ordre d'idée, Statistica permet d'accéder directement à R. Voici comment StatSoft 'vend' cette intégration (sans commentaire ni traduction) : Run native R programs from inside STATISTICA Enhance STATISTICA with unique R capabilities Enhance R with unique STATISTICA capabilities Create a...
Il faut introduire le caractère d'échappement (backslash) qui permet de dire à R qu'il ne doit pas interpréter le caractère qui suit. Cela donnera : paste("blabla ", "\"/home/fichier.txt\"", " blabla ", sep="") Il y a au moins deux autres solutions e...
Merci de votre réponse. Pour en revenir à votre seconde remarque, le nombre de paramètres est bien mon problème et je n'ai qu'une confiance très limitée dans les interactions d'ordre supérieur à 2 vu le nombre de données que j'ai. C'est pour ces raisons que j'essaie d'en éliminer un maximum. Malheur...
Un certain nombre de considérations sur mon problème et certains tests m'ont conduit à sélectionner quatre modèles possibles pour mes données. Les modèles sont hiérarchisés comme suit : - lme4.A0 (le plus simple) < lme4.AT0 < lmE4.ATSE0 (comprenant des interactions d'ordre 4) - lme4.A0 < lme4.ASE0 <...
Merci de votre réponse. Donc, si je comprend bien, vous me conseillez d'utiliser comme p-value pour les effets celle donnée par la comparaison de modèle de la fonction anova. Par contre, si l'interprétation du résultat de HPDinterval me paraît évidente pour une covariable puisque la fonction me donn...
Par rapport à mon précédent message du 6/8, j'ai modifié ma stratégie d'analyse en utilisant lmer (package lme4) à la place de lme (package nlme). "anova.lmer" ne donne plus de p-value même si celles-ci sont questionables. Cependant, dans une publication applicative cette p-value est deman...
J'ai un modèle à mesures répétées que j'analyse avec lme : Ep.AZ <- lme( Epaisseur ~ Zone * Age + Zone * Educ + Age * Tps.Visite, gPente, random=~Tps.Visite|RID) où Zone est un facteur à 22 niveaux ; Tps.Visite : le facteur de répétition ; Educ et Age sont des facteurs continus. J'obtiens comme résu...