svp pour l'interprétation du dernier tableau , est ce qu'on interprète par rapport a la valeur de reference . devant chaque variable cet écris un chiffre comme par ex sexe 1 l'interprétation on va écrire homme devant cette variable lors ce qu'on va élaborer notre tableau sur word ou faudra écrire femme
Merci cher Olivier. Très pédago. Par contre un seul truc m’échappe: Dans le tableau final ( variables de l’équation) pourquoi as-tu interprété sexe (1) pour les femmes qui sont plus a risques que les hommes ? D’ailleurs pourquoi le code a changé : au début 1 pour H et 2 pour F. Ensuite ça devient 1 pou H et 0 pour F? J’ai bien vu à quel moment tu as précisé que la catégorie de référence était les homosexuels mais n’ai pas vu à quel moment tu avais choisi les ho comme catégorie de référence J’espère que c'est clair. Merci déjà de ta réponse Amicalement
Cette régression logistique binaire fait penser à un classificateur bayesien binaire, à ceci près que les significativites ou les odd ratio n'y seraient pas Je croyais d'ailleurs que les régressions logistiques donnaient plutôt le risque relatif ou un hazard ratio qu'un odd ratio si ce dernier est bien un rapport de cotes, comme dans les paris ? Et aussi que chaque variable est débarrassée de l'influence des autres variables pour les risques relatifs. Est-ce qu'en fait mes notions relèvent d'autres régressions logistiques présentes dans spss ?
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J'ai beaucoup appris grâce à tes vidéos. Merci de bien vouloir continuer
je veux vous remercier bcp ,vidéo très pertinente ,j'appris bcp de chose.merci
Merci beaucoup. C'était très pertinent tes explications
merci bien pour la clarte de vos explications.
Merci pour cette explication de haute voltige 😊😊 ça m'a aidé énormément ! bonne continuation
merci beaucoup pour vos vidéos elles m'aident énormément. svp pouvez-vous faire des vidéos sur les analyses ACP, AFC, AFCM et l'analyse discriminante.
Très bonne vidéo , très bien expliqué ,j vous remercie 😊
Merci beaucoup. C'est très intéressant
Félicitation
MERCIIIIIII
Merci bcp
salut, vous allez bien j'espère. comment peut-on vous contacter?
svp pour l'interprétation du dernier tableau , est ce qu'on interprète par rapport a la valeur de reference . devant chaque variable cet écris un chiffre comme par ex sexe 1 l'interprétation on va écrire homme devant cette variable lors ce qu'on va élaborer notre tableau sur word ou faudra écrire femme
Merci
Merci cher Olivier. Très pédago. Par contre un seul truc m’échappe: Dans le tableau final ( variables de l’équation) pourquoi as-tu interprété sexe (1) pour les femmes qui sont plus a risques que les hommes ? D’ailleurs pourquoi le code a changé : au début 1 pour H et 2 pour F. Ensuite ça devient 1 pou H et 0 pour F? J’ai bien vu à quel moment tu as précisé que la catégorie de référence était les homosexuels mais n’ai pas vu à quel moment tu avais choisi les ho comme catégorie de référence
J’espère que c'est clair. Merci déjà de ta réponse
Amicalement
Pardon * j’ai bien vu à quel moment tu as précisé que la catégorie de référence était les hétéros*
Mettez le lien pour que nous nous aussi nous ayons la base
si la valeur dépendante est quantitatif (pas binaire ) quel type de régression on utilise svp
Cette régression logistique binaire fait penser à un classificateur bayesien binaire, à ceci près que les significativites ou les odd ratio n'y seraient pas
Je croyais d'ailleurs que les régressions logistiques donnaient plutôt le risque relatif ou un hazard ratio qu'un odd ratio si ce dernier est bien un rapport de cotes, comme dans les paris ?
Et aussi que chaque variable est débarrassée de l'influence des autres variables pour les risques relatifs.
Est-ce qu'en fait mes notions relèvent d'autres régressions logistiques présentes dans spss ?
si le coefficent de Nagelkerke R Square =1 ,esy ce normal? @
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