Discussion :

[Najua]

Bonjour,


Je travaille sur la proc genmod.
J'aimerais pouvoir spécifier la procédure de sélection des variables, comme pour la proc logistic avec selection=stepwise.
J'ai effectué quelques recherches et je n'ai pas bien compris la documentation, surtout au sujet des options type1 et type3.
Et je commence à me demander s'il est vraiment possible de spécifier la procèdure de sélection de variables.
Ca me parait bizarre, donc si quelqu'un peut m'aider, svp ?

Je vous en remercie d'avance.

Najua

[petit penguoin]

bonjour,

La proc genmod est basée sur le maximum de vraisemblance. La méthode stepwise est basée sur les moindres carrés ordinaires (MCO). C'est la raison pour laquelle tu n'as pas cette option avec la proc genmod mais avec la proc glm ou proc reg, ou proc stepwise.

Pour la question des types 1 et 3. Les types 1 sont pour l'ensemble du modèle tandis que les types 3 testent chaque facteur du modèle (attention entre test de wald et de vraisemblance en fonction de la manière que tu saisies ton instruction dans SAS)
Tu as les infos ici => cict.fr/~stpierre/glim-genmod.pdf

Bon courage
petit penguoin

[Najua]

Bonjour petit penguoin,

Merci pour ta réponse.

Mais j'aurais une autre question, j'ai estimé des paramètres avec la proc genmod et je vois qu'un des paramètres était non significatif. Il n'y a aucune option qui permette à la procédure d'éliminer les variables non significatives ?
Ou est ce qu'il faut tester chaque modèle à la modèle ou plutôt utiliser directement la proc logistic ?

Je vous remercie d'avance pour votre aide.

[petit penguoin]

bonjour,

Je crois que les pratiques sont d'utiliser la "proc stepwise" séparément et une fois le résultat trouvé on fait la vraie régression "proc genmod". Il y a bien sur un risque d'erreur non neutre après ce que j'ai dit plus haut. Pour la partie des variables non significatives ou d'une modalité, il faut faire plein de régression et de recodage pour avoir la bonne régression. Je te conseille de bien vérifier que tes variables ne sont pas corrélés entre elles sinon ton modèle sera instable et ta régression fausse.

De manière générale, essaie de conserver une maitrise de ta sélection de variables. A mes yeux c'est l'étape clé de toute modélisation

bon courage
petit penguoin