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 Régression logistique et régression de Poisson

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poupou2



Nombre de messages : 16
Localisation : Paris
Date d'inscription : 29/05/2006

MessageSujet: Régression logistique et régression de Poisson   Lun 29 Mai - 18:41

Bonjour,

la régression logistique est considérée "valide" lorsqu'il y a plus de 10% d'évènements. Une collègue m'a conseillé de faire une régression de Poisson lorsque je passe en dessous de cette limite à 10%.
Je me demandais s'il y avait une proportion minimale d'évènement à avoir pour faire la régression de Poisson.
Je ne suis pas habituée à travailler sur de petits échantillons (n=42).
Ai-je rééllement le droit de faire de la régression de Poisson avec un effectif pareil?

Merci d'avance à ceux qui pourraient m'éclairer (ma chef est absente jusqu'en septembre Neutral )
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auto-o-tik



Nombre de messages : 42
Date d'inscription : 16/05/2006

MessageSujet: Re: Régression logistique et régression de Poisson   Lun 29 Mai - 18:57

Bizarre.

Je ne comprends pas votre question.

La régression logistique sert à évaluer une proportion (0 ou 1), alors que la régression de Poisson modélise des données de comptage (0,1,2,...).

A moins que je ne saisisse pas quelque chose scratch

Je ne connais pas cette règle du 10%. scratch

Pouvez-vous expliquer davantage (ce que vous évaluer, la fréquence, etc.) ?
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poupou2



Nombre de messages : 16
Localisation : Paris
Date d'inscription : 29/05/2006

MessageSujet: Re: Régression logistique et régression de Poisson   Mar 30 Mai - 10:56

En fait, je dois regarder le risque de survenue d'un évènement entre des traités et des non traités (régression logistique conditionnelle avec une PROC PHREG sous SAS)
Apparemment, une des règles à respecter est d'avoir au moins un évènement pour 10 sujets (en effet, on perd de la puissance et de la précision, surtout pour une taille d'échantillon de 42).

Me trouvant dans le cas où j'ai, pour certaines variables, moins de 10% d'évènements. Une collègue m'a dit d'utiliser une régression de Poisson (proc GENMOD) (que je n'ai jamais eu l'occasion d'utiliser).
Si ce modèle n'est pas approprié, y'a-t-il un moyen de calculer ces risques? Y'a-t-il des limites en terme de proportion d'évènements ou de taille d'échantillon?
(par exemple, pour une variable, j'ai 4 évènements chez les traités et 1 chez les non traités)
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Enzo



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MessageSujet: Re: Régression logistique et régression de Poisson   Mar 30 Mai - 15:32

Bonjour Poupou2,

1. Il me semblait que la proc PHREG était utile pour des modèles de Cox...et pas pour de la régression logistique...

2. L'échantillon est vraiment de petite taille. De plus, il est déséquilibré. Si je comprends bien, tu dois avoir uniquement 4 individus qui appartiennent au groupe "positif". Dans ce cas, tu peux utiliser ce que tu veux, tu n'arriveras jamais à une modélisation correcte (sauf gros coup de chance).

En effet, tu cumules les 2 problèmes majeures de l'apprentissage (données déséquilibrées et échantillon de faible taille). De plus, le nombre de variables que tu as doit être non négligeable. généralement, on estime qu'il faut environ 10x plus d'individus que d'attributs (cf. Vapnik..) pour avoir des estimations stables.

En général, dans les échantillons de petite taille, on utilise des stumps pour avoir des prédictions correctes. Or 2 problèmes avec cette méthodologie:
- on perd toute notion d'interprétabilité du modèle
- en cas de données déséquilibrées, les stumps sont aussi sensibles que les autres algorithmes d'apprentissage.

je ne sais pas quoi te dire d'autre. Il faudrait que tu augmentes la taille de ton échantillon, c'est le seul moyen qui me semble efficace...

Bon courage.
Enzo
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poupou2



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MessageSujet: Re: Régression logistique et régression de Poisson   Mar 30 Mai - 16:28

Merci pour ces réponses.

Si si je confirme que la PROC PHREG fait bien de la régression logistique conditionnelle : http://www.uquebec.ca/reglog/anex08.htm

Je ne peux malheureusement pas augmenter la taille de l'échantillon. Si je le pouvais... Sad

Je pense que je vais tout simplement dire qu' "en dessous de ces fameux 10% d'évènements, les effectifs ne permettent pas de faire des estimations correctes du risque". Na!
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fert



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MessageSujet: Re: Régression logistique et régression de Poisson   Mer 20 Sep - 18:37

avec la proc genmod pas de ristriction sur le N et pas ristriction sur la forme ni sur N avec proc nlin ( pour la forme non lineaire)
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poupou2



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MessageSujet: Re: Régression logistique et régression de Poisson   Mer 20 Sep - 19:34

Merci Smile

J'ai déjà rendu mes résultats mais je pense que ce genre d'analyse me retombera dessus.
Je chercherai alors de ce côté-là study
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MessageSujet: Re: Régression logistique et régression de Poisson   Aujourd'hui à 19:00

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