DM model multivarié QRU1

[Nova]

Saluut,

concernant cet item "Lorsqu’il n’existe qu’une seule variable explicative et qu’elle est qualitative, la régression linéaire donne un résultat proche d’un test du Khi-2", il est compté faux car le résultats serait proche de Student.

Mais je ne comprend pas, la régression linéaire ce n'est pas entre deux variable qualitative ? Cela ne suffirait pas à dire que l'item est faux ?

Merci d'avance (et merci de donner de vrais exemple pour ce cours, le cours tout seule n'aide vraiment pas )

[BloodyMary]

Coucou

Tout d'abord, j'espère vraiment que ce DM va vous aider et vous permettre d'y voir un peu plus clair, car je compatis totalement quant à votre désarroi face à ce cours !
Ceci dit, ce sont des QRUs que j'ai rédigé à partir de différentes sources, parfois autres que celles du cours du prof, donc je ne peux malheureusement pas vous garantir que ce soit représentatif, mais les notions abordées me semblent pertinentes !

Le piège ici était sur l'approximation du résultat de la régression linéaire par un test du Khi-2 au lieu d'un test t de Student (ça c'est dans le cours!).
Dans cet item, on te parle d'un cas où il n'existerait qu'une seule variable explicative (et non pas plusieurs) permettant d'expliquer la variable à expliquer. Mais on a toujours la variable à expliquer ! La variable explicative n'est pas seule.

Tu comprends la formulation ? (Est-ce que j'ai bien cerné ton problème ?)

Bon courage pour la suite

[Nova]

Merci beaucoup pour ce DM, effectivement il aide pas mal à comprendre ce que le prof pourrait attendre de nous

Oui j'avais bien compris l'histoire de la variable explicative, mais ce que je veux dire c'est que pour la régression linéaire, la variable explicative ne devrait pas être quantitative ?
Ici elle est dite qualitative mais de ce que j'avais compris si c'est qualitatif, on est sur de la régression logistique.

Désolé je viens de me rendre compte que j'avais moi même utilisé le mauvais terme, tu ne pouvais pas comprendre où je voulais en venir

[BloodyMary]

Re !

Ah je comprends mieux ta question du coup ! Alors, justement :

Lorsque la variable à expliquer est quantitative continue, le modèle statistique adapté est bel et bien la régression linéaire.
Lorsqu’il n’existe qu’une seule variable explicative et qu’elle est qualitative, la régression linéaire donne alors un résultat proche d’un test T de Student.

Lorsque la variable à expliquer est cette fois-ci binaire, le modèle statistique adapté est la régression logistique.
Lorsqu’il n’existe qu’une seule variable explicative et que celle-ci est qualitative, la régression logistique donne un résultat similaire à un test du Chi2.

Je te renvoie également à ce post pour + de précisions si tu veux : https://www.carabinsnicois.fr/phpbb/vie ... it=+chrono

Est-ce que c'est plus clair ?

Pleins de bisous et de courage

[Nova]

Ah d'accord ce sont deux choses différentes

mais du coup ça veut dire que dans ce cours et dans le cours sur les liaisons entre deux variables quantitatives c'est pas le même type de régression linéaire ? Parce qu'effectivement je comprend la question de Pulsar mais pas la réponse du prof

[BloodyMary]

Re coucou

Je suis désolée, mais je ne comprends pas bien ta question :

dans le cours sur les liaisons entre deux variables quantitatives c'est pas le même type de régression linéaire ?

Que veux-tu dire par "même type de régression linéaire" ? Est-ce que tu peux essayer de reformuler s'il te plait ?

[Nova]

oui bien sûr (désolée de te faire faire des allers-retours sur le sujet haha)

Dans le cours sur les tests statistiques (paramétriques et non paramétrique), on nous parle du coefficient de corrélation et droite de régression quand on étudie le lien entre deux variables quantitatives.

Dans le cours sur les modèles multivariés le prof nous présente d'abord un exemple de régression linéaire entre Y la taille et X l'âge. Ce sont donc deux variables quantitatives. Du coup je pensais qu'il s'agissait de la même chose, mais d'après la méthode pour étudier le liens entre les deux variables en régression linéaire, il semblerait que ce ne soit pas le cas.

En effet, je pensais que linéaire = entre deux variables quantitatives et logistique = Y binaire (peut importe X).

C'est pour ça que je me demandais si les deux types de régressions dans ces deux cours étaient différent, et donc si ma confusion venait de là.

J'espère avoir été plus claire (merci beaucoup pour ta patience )

[BloodyMary]

Tout ce que tu me dis est juste ! En fait, je pense que ce n'est pas vraiment une question de même régression ou pas. Je pense qu'il s'agit du "même type" de régression, mais dans le cours sur les modèles multivariés, on voit la régression plus poussée, avec différents types de régression (linéaire ou logistique) selon différents types de variables etc.

Je suis allée reposer la question au prof concernant sa précédente réponse à propos de la question de Pulsar (et il m'a répondu, encore une fois, très rapidement). Je te mets l'intégralité ici :


Q1 : "Dans le cours, il est dit que lors d'un test d'hypothèse, pour vérifier s'il y a corrélation ou non entre 2 variables, on utilise le test T de Student, et il est bien précisé "si les conditions sont respectées".

Mais cela supposerait alors qu'on ait une variable qualitative dans notre analyse, le test T de Student s'effectuant avec une variable qualitative et une variable quantitative.

Pourtant, on essaie de tracer une droite de régression à partir de deux variables quantitatives (d'ailleurs, l'exemple précédent étudiait la relation entre la taille et l'âge, donc deux variables quantitatives).

Comment expliquez-vous l'utilisation du test T de Student ici ?"


Réponse du prof : "Oui la condition porte sur la variable quantitative ! Bien sûr
Le terme « correlation » est un peu usurpé dans le cadre d’une comparaison de moyennes entre 2 échantillons !
Il faut simplement voir si les 2 moyennes sont différentes !"


Q2 : "Je reviens sur la question que je vous ai transférée il y a quelques jours.

En effet, les étudiants ont du mal à comprendre votre réponse.
Que vouliez-vous dire par "Oui la condition porte sur la variable quantitative" ?

De plus, les étudiants aimeraient savoir s'il est possible de réaliser un test T de Student en présence de 2 variables quantitatives (alors que dans le cours du Pr. Maignant, il est indiqué qu'on utilise ce test en présence d'1 variable quantitative et d'une autre qualitative) ?"


Réponse du prof : "Si les conditions sont respectées, pour une corrélation = variables quantitatives normales
Un TEST DE STUDENT compare deux moyennes entre deux groupes
Dans un groupe A, j’ai la moyenne mA
Dans une groupe B, la moyenne mB
Le test de student compare la moyenne A et la moyenne B
On est donc dans le cas de :
Variables quantitative mesurée dans chaque groupe
Variable qualitative = le groupe"


Est-ce que ceci te convient ? C'est plus clair avec ça, ou il y a encore quelque chose qui te taraude ?

Des bisous

[Nova]

Ah d'accord je crois avoir saisis la nuance, ce serait une particularité de la régression linéaire ?

De toute façon je vais m'en tenir à ça, je pense qu'en QRU il n'y aura pas d'ambiguïté.

Merci beaucoup