Spécifier les options pour la fonction Droite d'ajustement binaire

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Sur ce thème

Fonction de liaison
Niveau de confiance pour tous les intervalles
Type d'intervalle de confiance
Incrément du rapport des probabilités de succès

Fonction de liaison

Minitab offre trois fonctions de liaison qui vous permettent d'ajuster un grand nombre de modèles de réponse binaire. Une fonction de liaison est l'inverse d'une loi de distribution. Il convient de choisir une fonction de liaison qui donne un ajustement adapté à vos données. Etudiez les statistiques d'adéquation de l'ajustement des résultats pour comparer le degré d'ajustement du modèle à vos données à l'aide des différentes fonctions de liaison. Le choix de certaines fonctions de liaison peut dépendre de raisons historiques ou de leur signification particulière dans votre discipline. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Qu'est-ce qu'une fonction de liaison ?.

Logit : par défaut, Minitab utilise la fonction de liaison logit, car elle fournit l'interprétation la plus naturelle des coefficients estimés et les estimations des rapports de probabilités de succès.
Normit/Probit : utilisez la fonction de liaison normit, qui suppose qu'il existe une variable sous-jacente suivant une loi de distribution normale et classée en catégories. Par exemple, vous supposez que la résistance aux pesticides est une caractéristique non mesurable d'un insecte qui suit une loi normale. Cependant, au lieu d'enregistrer la résistance aux pesticides, vous classez les insectes par catégorie en fonction de ceux qui ont survécu ou péri avec différentes doses de pesticides.
Gompit/Log-Log complémentaire : utilisez la fonction gompit, qui est l'inverse de la loi de distribution de Gompertz. Si les fonctions logit ou normit ne s'ajustent pas aux données, la fonction gompit fournit parfois un ajustement adapté en raison de son asymétrie.

Niveau de confiance pour tous les intervalles

Saisissez le niveau de confiance de l'intervalle de confiance affiché avec la droite d'ajustement.

Un niveau de confiance de 95 % est généralement efficace. Un niveau de confiance de 95 % indique que, sur 100 échantillons pris parmi la population, l'intervalle de confiance d'environ 95 de ces échantillons contiendra le paramètre estimé par l'intervalle. Pour un fichier de données spécifique, un niveau de confiance inférieur produit un intervalle moins large et un niveau de confiance supérieur produit un intervalle plus large.

Remarque

Pour afficher l'intervalle de confiance, vous devez accéder à la boîte de dialogue Graphiques, dans Droite d'ajustement binaire, et sélectionner Afficher l'intervalle de confiance.

Type d'intervalle de confiance

Vous pouvez sélectionner un intervalle bilatéral ou une borne unilatérale. Pour un même niveau de confiance, une borne est plus proche de l'estimation ponctuelle que l'intervalle. La borne supérieure ne fournit pas de valeur inférieure probable. La borne inférieure ne fournit pas de valeur supérieure probable.

Bilatéral: Utilisez un intervalle de confiance bilatéral pour estimer les valeurs inférieure et supérieure probables pour la probabilité de l'événement.
Borne inférieure: Utilisez une borne de confiance inférieure pour estimer une valeur inférieure probable pour la probabilité de l'événement.
Borne supérieure: Utilisez la borne supérieure de l'intervalle de confiance pour estimer une valeur supérieure possible pour la probabilité de l'événement.

Incrément du rapport des probabilités de succès

Saisissez une valeur pour modifier les unités afin de calculer le rapport des probabilités de succès de façon adaptée aux unités utilisées dans les données. Par exemple, si le prédicteur est une masse en grammes, saisissez 1000 pour évaluer la variation du rapport des probabilités de succès pour un kilogramme.