les P.values et le modèle logistique

[KAMSU Brice]

Bonjour

Je suis encore à mes début sur R, actuellement je voudrai générer suivant une boucle répétitive 3 variables binomiales Y(0,2), X1(0,2) et X2(0,2) ; faire la régression logistique Y~X1+X2 et sortir de la boucle répétitive dès que les p value [Pr(>|t|)] associées aux variables X1 et X2 seront toute inférieures au seuil de 20 % que je me suis fixé.

Aider moi pour le code.

Merci

[Renaud Lancelot]

Pourquoi vos régresseurs seraient-ils des v.a. binomiales ? De plus, il y a deux paramètres pour une B: n et p

Voici un exemple avec des X fixés, et un Y tiré dans une B(100, 0.15). J'ai utilisé un test du rapport des vraisemblances plutôt qu'un test de Wald (t dans votre exemple) car plus facile à mettre en oeuvre et moins de pb avec effet Hauck-Donner.

Code : Tout sélectionner

X1 <- factor(rep(c("A", "B"), each = 50))
X2 <- factor(rep(c("a", "b"), times = 50))
OK <- TRUE
## compteur
i <- 0
## pour la reproductibilité
set.seed(121)
while(OK){
  i <- i + 1
  dfr <- data.frame(Y = rbinom(100, 1, 0.15), X1, X2)
  fm <- glm(Y ~ X1 + X2, data = dfr, family = binomial)
  fm1 <- update(fm, . ~ . - X1)
  fm2 <- update(fm, . ~ . - X2)
  ano1 <- anova(fm1, fm, test = "Chisq")
  ano2 <- anova(fm2, fm, test = "Chisq")
  if(!is.na(ano1[2, 5]) & !is.na(ano2[2, 5]))
    if(ano1[2, 5] < 0.05 & ano2[2, 5] < 0.05)
      OK <- FALSE
  }
## nb itérations
i
## vérif
anova(fm1, fm, test = "Chisq")
anova(fm2, fm, test = "Chisq")

## le jeu de données dfr peut ensuite être récupéré


Renaud

[KAMSU Brice]

merci je vais de ce pas l'essayer