Biomédecine Quantitative: régression linéaire multiple Flashcards

1
Q

quels sont les 5 risques de la méthode multivariée?

A
  • si Y peu lié aux X: faible pouvoir explicatif du modèle (R²)
  • si trop de variables explicatives X: risque de surajustement (parcimonie)
  • si variables X trop corrélées entre elles: modèle instable
  • si relation des X sur Y non linéaire: modèle inadapté
  • si présence d’individus trop influents : estimation du modèle faussée (distance Cook)
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2
Q

pour les résultats d’une régression, les variables Xi ont un effet significatif si p< à?

A

p<5%

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3
Q

qu’est-ce que intercept?

A

l’ordonnée à l’origine (b0) = vaut toujours 1 (constante)

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4
Q

qu’est-ce que la notion de parcimonie? quels est le critère de parcimonie?

A

on cherche à avoir un R² le + élevé possible mais avec de variables X possibles
AIC (+ il est bas, mieux c’est)

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5
Q

la distance de Cook évalue quoi (calculée pour chaque individu)?

A

la différence entre la régression réalisée et une régression réalisée en supprimant cet individu (distance élevée = point influent: on peut supprimer les individus trop influents)

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6
Q

quelle est la formule pour la variable à expliquer Y?

A

Y = b0 + b1.X1 + b2.X2 + b3.X3 (+erreur)

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7
Q

qu’est-ce que le problème de la multicolinéarité?

A

plusieurs variables extrêmement corrélées entre elles (choisir de garder qu’une seule ou laisser la machine choisir les variables avec procédure pas à pas “stepwise”)

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8
Q

un coefficient non significatif veut-il dire absence de relation linéaire? une variable avec un coefficient non significatif est-elle forcément indépendante?

A

non
non

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9
Q

le nombre de variables explicatives doit-il être supérieur ou égal au nombre d’individus?

A

non

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10
Q

dans le cas d’un modèle à trois variables explicatives X1, X2 et X3, les résidus sont la différence entre…?

A

Y et Yp (b + a1.X1 + a2.X2 + a3.X3)

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11
Q

les coefficients (a) retournés par le modèle peuvent être facilement interprétés après transformation exponentielle (eª)?

A

non: faux

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