BIO 4518: Biostatistiques appliquées Le 8 novembre 2005 Laboratoire 8 Regressions multiples.

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1 BIO 4518: Biostatistiques appliquées Le 8 novembre 2005 Laboratoire 8 Regressions multiples

2 Les différentes analyses… La régression multiple permet de quantifier l’effet de plusieurs variables indépendantes continues sur une variable dépendante continue

3 Les conditions d’application (que vous devriez normalement faire….) Les résidus sont indépendants (visuel) Les résidus sont homoscédastiques (visuel) Linéarité des relations entre Y et tous les X (visuel) Pas d’erreur de mesure sur les variables indépendantes (expérience) Les résidus sont distribués normalement (test de KS)

4 Attention à la multicolinéarité Lorsque les variables indépendantes sont corrélées Pour détecter la multicolinéarité vous pouvez commencer par faire des matrices de corrélation entre vos variables indépendantes

5 (Densité des routes) (Forêts près des marais) Variable dépendante (Superficie) Exemple de multicolinéarité:

6 Construction des modèles: Manuellement (p. 230-4) Pas à pas (stepwise) (p.235) Agglomérative (forward): ajout de variable une à une (p. 236) Rétrograde (Backward): retrait de variable une à une (p.238) Utilisent la statistique Cp. Si un terme a un Cp plus bas que le modèle de départ, le terme est enlevé. Petit détail technique: Page 233: Écrire la commande Mregdat$ en minuscules et non en majuscules tel qu’indiqué dans le manuel