Modérateur : Groupe des modérateurs
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summary(glm)
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datas= read.csv2("adresse/nom de ta base de donnée sur ton ordi.csv")
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#as.numeric() pour transformer en une variable quantitative continue
#as.integer() pour transformer en une variable quantitative discrète
#as.ordered() pour transformer en une variable qualitative ordinale
#as.factor() pour transformer en une variable qualitative nominale.
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summary(glm(data$variable binaire expliquée ~ datas$ variable binaire explicative, family=binomial))
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fichier = read.csv2("E:/datas recherche.csv")
str(fichier)
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fichier$Age <- as.numeric (fichier$Age)
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fichier$Sexe <- factor(as.character(fichier$Sexe), levels=c("homme","femme"))
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Call: summary (glm(formula = fichier$PCRSaidantbinaire ~ fichier$GDTbinaire, family = binomial))
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1.5096 -0.9005 -0.9005 0.8782 1.4823
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -0.6931 0.3873 -1.790 0.0735 .
fichier$GDTbinaire1 1.4469 0.5778 2.504 0.0123 *
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 76.228 on 54 degrees of freedom
Residual deviance: 69.534 on 53 degrees of freedom
(5 observations deleted due to missingness)
AIC: 73.534
Number of Fisher Scoring iterations: 4
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