Indiquer les termes du modèle pour Découvrir le meilleur modèle (réponse binaire)

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Sur ce thème

Termes à inclure dans le modèle de régression logistique
Méthode de sélection du modèle de régression logistique

Spécifiez comment déterminer les termes dans le modèle de régression. Habituellement, une analyse qui prend en compte les termes linéaires et les termes d’ordre 2 en combinaison avec la sélection de modèles par étapes fournit un modèle avec une bonne capacité prédictive. Vous pouvez choisir Sélection ascendante avec validation de déterminer si la méthode produit un modèle avec une précision de prédiction plus élevée.

Si vous avez un grand nombre de prédicteurs, la sélection du modèle final peut prendre beaucoup de temps pour considérer les termes linéaires et les termes d’ordre 2 avec la sélection du modèle par étapes. Si le nombre de prédicteurs est supérieur à 15, la sélection par défaut consiste à ne considérer que les termes linéaires. Pour évaluer certains termes d’ordre supérieur en plus des termes linéaires, sélectionnez cette option pour spécifier les termes dans le modèle.

Termes à inclure dans le modèle de régression logistique

Choisissez d’utiliser les termes par défaut ou de spécifier votre propre ensemble de termes.

Termes linéaires et termes d'ordre

L’analyse utilise tous les termes linéaires et les termes d’ordre 2. Les termes d’ordre 2 incluent toutes les interactions entre 2 termes linéaires et les termes carrés pour les prédicteurs continus.

Termes linéaires

L’analyse utilise tous les termes linéaires.

Spécifiez les termes

Vous pouvez ajouter des termes d'interaction et polynomiaux à votre modèle. Inclut dans le modèle uniquement les facteurs et covariables que vous avez entrés dans la boîte de dialogue principale. Si le nombre de prédicteurs est de 15 ou moins, le modèle contient les termes linéaires et les termes d’ordre 2 pour les prédicteurs. Si le nombre de prédicteurs est supérieur à 15, le modèle contient les termes linéaires. Cliquez Valeur par défaut pour revenir à la décision précédente.

Vous pouvez créer des sous-ensembles de données de plusieurs manières : Voici trois exemples illustrant ces méthodes. Pour ces exemples, supposons que la liste Prédicteurs contient 3 variables continues (X, Y, Z) et 2 variables de catégorie (A, B).

Ajouter des termes en sélectionnant les prédicteurs et les termes du modèle

Pour ajouter des termes au modèle, sélectionnez au moins un prédicteur ou un terme. Pour sélectionner plusieurs éléments ou en désélectionner un, appuyez sur la touche Ctrl tout en cliquant sur les prédicteurs ou les termes.

Interactions jusqu’à l’ordre

Ajoutez toutes les interactions jusqu'à l'ordre spécifié. Supposons que vous sélectionniez les prédicteurs X, Y, A et que vous ajoutiez des interactions via l’ordre 3. Lorsque vous cliquez sur Ajouter, Minitab ajoute X*Y, X*A, Y*A, X*Y*A.

Termes jusqu’à l’ordre

Utilisez cette option pour modéliser la courbure. Cette option ajoute des puissances et interactions jusqu'à l'ordre spécifié. Les puissances sont réservées aux prédicteurs continus. Supposons que vous sélectionniez X, Y, A et les termes jusqu’à l’ordre 3. Lorsque vous cliquez sur Ajouter, Minitab ajoute les termes de puissance pour X et Y : X*X, Y*Y, X*X*X, Y*Y*Y. Minitab ajoute également des interactions pour les variables prédictives et les puissances : X*Y, X*A, Y*A, X*X*Y, X*Y*Y, X*X*A, X*Y*A, Y*Y*A.

Termes et prédicteurs croisés dans le modèle

Cette option peut être utilisée des manières suivantes :

Vous pouvez croiser plusieurs prédicteurs. Supposons que vous sélectionniez X, Y, Z. Lorsque vous cliquez sur Ajouter, Minitab ajoute les termes suivants : X*X, X*Y, X*Z.
Vous pouvez croiser plusieurs termes qui sont déjà dans le modèle. Supposons que X*A et X*B se trouvent déjà dans le modèle. Si vous sélectionnez uniquement ces termes et que vous cliquez sur Ajouter, Minitab ajoute X*X*A*B.
Vous pouvez croiser des prédicteurs avec des termes du modèle. Supposons que X*X et Y*Y soient dans le modèle. Si vous sélectionnez ces termes et les prédicteurs A, B, puis que vous cliquez sur Ajouter, Minitab ajoute X*X*A, X*X*B, Y*Y*A, Y*Y*B. Chaque prédicteur est croisé avec chaque terme du modèle. Les prédicteurs de catégorie ne peuvent pas être croisés avec eux-mêmes. Les termes du modèle ne sont pas croisés avec eux-mêmes.

Remarque

Il peut être nécessaire de désélectionner des prédicteurs ou des termes afin que seuls les termes que vous souhaitez croiser soient sélectionnés. Pour désélectionner des éléments, appuyez sur la touche Ctrl tout en cliquant sur les prédicteurs ou les termes.

Termes dans le modèle

Lorsque vous ajoutez des termes au modèle, ils sont affichés dans l'espace vide de la boîte de dialogue. Vous pouvez y sélectionner des termes individuels ou des groupes de termes à supprimer ou à réorganiser.

Valeur par défaut: Si le nombre de prédicteurs est inférieur ou 15, cette sélection remplit le modèle avec des termes linéaires et des termes d’ordre 2. Si le nombre de prédicteurs est supérieur à 15, cette sélection remplit le modèle avec les termes linéaires.
Supprimer des termes: Vous pouvez supprimer des termes du modèle. Pour cela, sélectionnez-les et cliquez sur Supprimer (le "X" rouge) dans la boîte de dialogue. Vous pouvez également double-cliquer sur un terme pour le supprimer.
Changer l'ordre des termes: Pour déplacer un terme, sélectionnez-le, puis cliquez sur une des flèches de la boîte de dialogue pour le déplacer vers le haut ou vers le bas. Vous pouvez également déplacer un bloc de termes contigus. Cliquez sur le premier terme, puis maintenez la touche Maj enfoncée et cliquez sur le dernier terme pour sélectionner le bloc entier. Ensuite, cliquez sur la flèche voulue pour déplacer le bloc.

Méthode de sélection du modèle de régression logistique

Spécification de l'utilisation d'un modèle non hiérarchique Les sélections que Minitab présente dépendent de la taille de l’ensemble de données. Les sélections se combinent avec les sélections de la Validation sous-boîte de dialogue pour fournir une analyse qui équilibre la rigueur et la vitesse de calcul :

n – 1 000: La méthode de validation dans la Validation sous-boîte de dialogue est Validation croisée sur K ensembles. Le nombre d'essais est de 5. La Méthode de sélection du modèle de régression logistiqueTermes sous-boîte de dialogue est Pas à pas.
1 000 + 0,2 = 1 500: La méthode de validation dans la Validation sous-boîte de dialogue est Validation croisée sur K ensembles. Le nombre d'unités est de 3. La Méthode de sélection du modèle de régression logistiqueTermes sous-boîte de dialogue est Pas à pas.
1 500 / n: La méthode de validation dans la Validation sous-boîte de dialogue est Validation avec un ensemble de test. La proportion de données dans l’ensemble de test est de 0,3. La Méthode de sélection du modèle de régression logistiqueTermes sous-boîte de dialogue est , qui utilise le jeu de Sélection ascendante avec validationtests.

Pas à pas : Cette méthode commence par un modèle vide. Ensuite, Minitab ajoute ou supprime un terme à chaque étape. Minitab interrompt l'opération lorsque toutes les variables qui ne figurent pas dans le modèle possèdent une valeur de p supérieure à la valeur spécifiée et que toutes les variables du modèle possèdent une valeur de p inférieure ou égale à la valeur spécifiée.
Sélection ascendante avec validation : La procédure de sélection en après avec validation utilise un ensemble de tests. la procédure est semblable à la sélection ascendante. A la fin de chaque étape, Minitab calcule la statistique du R² de test. A la fin de la procédure de sélection ascendante, le modèle ayant la valeur de R² de test la plus élevée correspond au modèle final.
La procédure ajoute des termes jusqu'à ce que l'une des conditions suivantes se produise :
- La procédure ne trouve pas d'amélioration du critère pour 8 étapes consécutives.
- La procédure correspond au modèle complet.
- La procédure correspond à un modèle qui laisse un degré de liberté pour l'erreur.
Aucune : : ajustez le modèle avec tous les termes indiqués dans la boîte de dialogue .