Régression logistique

Contenu

• Modèle de régression logistique
• Cote
• Interprétation des paramètres
• Inférence statistique
  • tests d’hypothèse
  • intervalles de confiance

Prérequis

Ce chapitre suppose que vous êtes familiers avec la notion de variable aléatoire et la méthode du maximum de vraisemblance (couvert notamment dans le cours de MATH 60619 Analyse et inférence statistique).

Lecture

• Chapitre sur la régression logistique, Sections 1 et 2

Diapositives

• Régression logistique
• Code

Objectifs d’apprentissage

• Être capable d’ajuster un modèle logistique avec R.
• Pouvoir interpréter les coefficients d’un modèle logistique en terme d’augmentation ou de diminution de la cote.
• Pouvoir tester la significativité globale et individuelle de variables explicatives à l’aide de tests de rapport de vraisemblance.