Sélectionner les options de l'analyse pour la fonction Analyse Probit

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Paramètres de modèle

  • Estimation des paramètres du modèle:
    Utiliser les estimations initiales
    Si vous disposez d'estimations initiales, indiquez une colonne à appliquer à toutes les variables de réponse ou indiquez une colonne différente pour chaque variable de réponse. Chaque colonne doit contenir une valeur pour chaque coefficient du tableau de régression, dans l'ordre dans lequel ils y apparaissent.
    La solution du maximum de vraisemblance peut ne pas converger si les estimations de début ne sont pas proches de la solution réelle. Si l'algorithme ne converge pas vers une solution, indiquez des valeurs initiales qui vous semblent appropriées. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Entrée des valeurs pour les paramètres de modèle estimés.
    Nombre maximum d'itérations
    Saisissez un nombre entier positif pour indiquer le nombre maximal d'itérations pour la méthode du maximum de vraisemblance. La valeur par défaut est 20. Minitab utilise l'algorithme de Newton-Raphson modifié, une méthode récursive, pour calculer les estimations du maximum de vraisemblance. Si Minitab atteint le nombre maximal d'itérations avant la convergence, la commande s'arrête.
  • Utiliser les estimations historiques : sélectionnez cette option pour spécifier vos propres estimations pour les paramètres de modèle. Indiquez une colonne à appliquer à toutes les variables de réponse ou indiquez une colonne différente pour chaque variable de réponse. Chaque colonne doit contenir une valeur pour chaque coefficient du tableau de régression, dans l'ordre dans lequel ils y apparaissent.

    Vous pouvez utiliser des estimations historiques pour réaliser une validation croisée du modèle avec un échantillon indépendant. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Entrée des valeurs pour les paramètres de modèle estimés.

Taux de réponse naturelle

Indiquez la manière dont vous souhaitez que Minitab calcule le taux de réponse naturelle, à savoir la probabilité de défaillance d'une unité n'étant soumise à aucune contrainte. Si vous ne sélectionnez pas d'option pour estimer le taux de réponse naturelle à partir des données ou pour définir sa valeur, Minitab suppose que le taux de réponse naturelle est de 0.
Estimation à partir des données
Estimez le taux de réponse naturelle à partir des données échantillons. Si vous sélectionnez cette option, vous pouvez saisir une valeur de départ pour l'estimation (voir l'option suivante).
Définir la valeur
Saisissez une valeur afin de définir le taux de réponse naturelle sur une valeur fixe ou d'indiquer un point de départ pour une estimation du taux de réponse naturelle. Vous pouvez définir le taux vous-même si vous disposez d'une estimation historique issue de données anciennes. Si vous ne sélectionnez pas Estimation à partir des données, Minitab utilise la valeur saisie comme taux de réponse naturelle. Si vous sélectionnez Estimation à partir des données, Minitab utilise la valeur saisie comme valeur de départ pour l'algorithme qui estime le taux de réponse naturelle.

Options de référence

Evénement
Si vous avez des données de réponse/effectif, vous pouvez entrer une valeur pour définir l'occurrence d'un événement. Par exemple, si la réponse F indique une défaillance et la réponse S indique une survie, vous pouvez saisir F pour définir la défaillance comme événement. Si vous n'indiquez pas de valeur, Minitab utilise la valeur la plus élevée de la colonne pour définir l'événement. Par défaut, le rang des valeurs de texte est déterminé par ordre alphabétique.
Niveau de facteur de référence
Si vous avez un facteur, vous pouvez lui attribuer un niveau de référence. Les coefficients estimés sont interprétés par rapport à ce niveau. Par défaut, Minitab utilise la plus petite valeur de la colonne de facteur comme niveau de référence. Par défaut, le rang des valeurs de texte est déterminé par ordre alphabétique.

Option du test de Hosmer-Lemeshow

Nombre de groupes
Entrez le nombre de groupes pour le test d'adéquation de l'ajustement de Hosmer-Lemeshow. Par défaut, ce test divise les données en 10 groupes, ce qui fonctionne bien pour la plupart des données. Cependant, si vous avez un petit ou un grand nombre de combinaisons distinctes de scémas de facteurs/covariables, vous pouvez ajuster le nombre de groupes. Hosmer et Lemeshow suggèrent d'utiliser un minimum de six groupes.
Important

Pour afficher les résultats du test d'adéquation de l'ajustement de Hosmer-Lemeshow, vous devez sélectionner l'option permettant d'afficher tous les résultats dans la sous-boîte de dialogue Résultats.

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