2 - régression logistique 1

Question 1

types de données

Answer 1

• qualitatives
• quantitatives

Question 2

types de données quantitatives

Answer 2

• continues : R, chiffre fractionnaire ou à virgule
• discrètes : valeurs entières

Question 3

types de données qualitatives

Answer 3

• nominale
• ordinale

Question 4

modèle utilisé pour des donnes quantitatives

Answer 4

modèle linéaire

Question 5

modèle utilisé pour des données qualitatives

Answer 5

modèle logistique

Question 6

hypothèses du modèle linéaire simple

Answer 6

• les erreurs sont distribuées selon une distribution normale
• la variance des erreurs est cst
• les observations sont indep

Question 7

V ou F : lorsque Y est binaire, il est possible d’utiliser un modèle linéaire simple

Answer 7

F, graph nous donne 2 plateaux, la droite n’est donc pas représentative des données

Question 8

nommer les raisons pour lesquelles le modèle linéaire simple n’est pas approprié quand y = binaire

Answer 8

1- erreurs prennent 2 valeurs possibles –> la distribution n’est pas normale
2- la variance des erreurs dépend de x donc plus cst
3- correspond à une probabilité donc doit se retrouver entre 0,1

Question 9

modèle à utiliser lorsque y est binaire

Answer 9

logistique

Question 10

comment tenter de voir si l’âge a un impact sur le risque de développer CHD

Answer 10

séparer les pts en groupe pour comparer les proportions

Question 11

modèle logistique : allure du graph

Answer 11

courbe en S

Question 12

objectifs de la régression logistique

Answer 12

• estimation
• prédiction

Question 13

régression logistique : estimation

Answer 13

estimer l’ampleur de la relation entre le outcome (y) et une exposition (x) en évaluant l’association entre x et y

Question 14

régression logistique : prédiction

Answer 14

développer une équation qui détermine cmt la probabilité qu’un individu avec la condition (y) dépend de x

Question 15

fct logistique vs logit

Answer 15

• logistique : donne la probabilité de développer l’outcome (variable dep CHD) en fct de l’exposition (variable indep âge)
• logit : relation linéaire qui lie la variable indép (âge) et dép (CHD)

Question 16

interprétation de B0 si x est continue

Answer 16

ordonnée à l’origine, risque de base (présence de l’événement sans le facteur de risque)

Question 17

interprétation de B1 si x est continue

Answer 17

• accroissement de logit(pi(x)) par unité de x
• effet du facteur, coeff de régression associé à x

Question 18

odd ratio lorsque x est continue

Answer 18

mesure l’évolution des rapports des probabilités d’apparition de l’événement (y=1) contre y=0 lorsque x passe de x à x+1

Question 19

odds ratio lorsque x est binaire

Answer 19

compare le rapport des probabilités de Y chez les exposés (X = 1) et les non exposés (X = 0)

Question 20

OR se calcule avec un tableau, que représente les lignes et les colonnes

Answer 20

• lignes : exposition
• colonne : outcome

Question 21

interprération de OR > 1

Answer 21

N > D donc l’expo est dangereuse, risque de maladie

Question 22

interprération de OR = 1

Answer 22

N = D donc expo a pas d’impact sur le outcome

Question 23

interprération de OR < 1

Answer 23

N < D donc l’expo a une fct protectrice sur le outcome

Question 24

vraisemblance

Answer 24

Méthode pour déterminer les paramètres B0 & B1 (Varie entre 0 et 1)

Question 25

valeurs de la vraisemblance lorsque en log

Answer 25

-infini à 0

Question 26

propriétés d'un estimateur d'un max de vraisemblance (3)

Answer 26

- asymptotiquement sans biais - variance minimale - asymptotiquement une distribution normale

Question 27

pour quels paramètres est-il pertinent de déterminer l'intervalle de confiance (3)

Answer 27

1. pour l'estimateur de vraisemblance (^B1) 2. Pour les OR 3. pour probabilité de l'outcome (pi(x))

Question 28

interprétation d'un intervalle de confiance

Answer 28

> Plus l'intervalle est étroit/restreint, plus le calcul est précis (plus l'effet rapporté est précis) > Plus l'intervalle de confiance est large/répandu, plus il y a de variabilité dans les mesures