Sélectionner les options pour Régression logistique ordinale

Minitab offre trois fonctions de liaison qui vous permettent d'ajuster un grand nombre de modèles de réponse ordinale. 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 représente les estimations des rapports des 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 ordinale en fonction de leur durée de vie après exposition au pesticide.
• 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.

Vous pouvez modifier l'événement de référence pour la réponse et le niveau de référence pour n'importe quel facteur. Le fait de modifier l'événement ou le niveau de référence n'a pas d'incidence sur la signification globale, mais cela peut rendre les résultats plus significatifs. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Interprétation des coefficients estimés dans la régression logistique ordinale.

Ordre des valeurs de réponse

Indiquez les valeurs de réponse dans l'ordre croissant pour modifier l'événement de référence. (Les niveaux de type texte et date/heure doivent être entre guillemets.) Par défaut, Minitab définit les événements de référence suivants en fonction du type de données :

• Pour les variables numériques, l'événement de référence est la valeur numérique la plus élevée.
• Pour les variables de type date/heure, l'événement de référence est la date et l'heure les plus récentes.
• Pour les variables de type texte, l'événement de référence est le dernier dans l'ordre alphabétique.

Niveau de référence (entrez le prédicteur de catégorie suivi du niveau)

Indiquez le prédicteur de catégorie, puis le niveau de référence pour changer le niveau par défaut. (Les niveaux de type texte et date/heure doivent être entre guillemets.) Par défaut, Minitab définit les niveaux de référence suivants en fonction du type de données :

• Pour les prédicteurs numériques, le niveau de référence est la plus petite valeur numérique.
• Pour les prédicteurs de type date/heure, le niveau de référence est le niveau avec les date et heure les plus anciennes.
• Pour les facteurs de type texte, le niveau de référence est le premier dans l'ordre alphabétique.

Vous pouvez saisir des valeurs pour les estimations des coefficients dans plusieurs scénarios. Par exemple, vous pouvez souhaiter donner des estimations de départ pour faire converger l'algorithme vers une solution, ou valider un modèle avec un échantillon indépendant. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Entrée des valeurs initiales pour des coefficients estimés.

Estimations initiales pour l'algorithme

Entrez la colonne contenant les valeurs initiales pour les paramètres du modèle. Spécifiez les valeurs initiales pour les paramètres du modèle ou les estimations de paramètres pour un modèle de validation.

Estimations pour le modèle de validation

Indiquez la colonne contenant les paramètres de modèle estimés. Minitab va alors ajuster le modèle de validation.