Modèles linéaires généralisés sans interceptSalut,
J'ai besoin de votre aide. Je souhaite faire une analyse avec GLM, mais sans interception. Je ne parviens pas à choisir l'option "Pas d'interception".
Je veux obtenir les mêmes résultats que là : http://support.sas.com/kb/24/992.html
Je n'ai aucune idée de comment obtenir l'option "No Intercept" dans GLM, distribution=Binomial, Link=Logit
Je serai très reconnaissant pour votre aide
Re : Modèles linéaires généralisés sans interceptSalut @mhans ,
C'est possible dans le standard JMP, mais cela nécessite une légère restructuration de votre table. Ce dont vous avez besoin est une variable de résultat nominale de victoire ou de perte, et ce que vous avez est un tableau résumé des fréquences de ces occurrences. J'ai joint ici un tel tableau étendu, avec le script logistique nominal enregistré (discuté ci-dessous). Notez la forme de ces tableaux, dans l'image ci-dessous se trouve le tableau d'origine avec la première ligne sélectionnée, en bas se trouve le tableau développé, avec les 13 lignes sélectionnées qui correspondent à cette ligne résumée. Notez qu'il y en a 13, qui sont les 13 matchs entre Mil et Det, et qu'il y a 7 victoires et 6 défaites, qui reflètent la victoire = 7 dans le tableau supérieur. 
Le modèle est simple à configurer : Analyser > Ajuster le modèle, avec le résultat comme Y, toutes les équipes comme effets de modèle et aucune interception cochée. 
Cela renvoie le résultat suivant, auquel vous verrez des correspondances :
Fit Model(
Y( :Outcome ),
Effects( :mil, :det, :tor, :new, :bos, :cle, :bal ),
No Intercept( 1 ),
Choose High Target( 1 ),
Personality( "Nominal Logistic" ),
Run( Likelihood Ratio Tests( 1 ), Wald Tests( 0 ) ))
La valeur ajoutée de la régression généralisée ici est que vous pouvez directement spécifier la structure gain/total lors de la définition de votre variable y, qui gère l'expansion en arrière-plan.
@julien
Re : Modèles linéaires généralisés sans interceptSalut @julien ,
wow, merci ! Je vois, c'est possible dans JMP. Je n'ai que la version "normale" de JMP. Est-il possible de faire ce modèle avec la version normale (comme régression logistique sans intercept ni GLM) ?
Si non, pouvez-vous m'envoyer le résultat sous forme de pdf ?
Chapeau bas pour cette solution.
Re : Modèles linéaires généralisés sans interceptSalut @mhans ,
Je comprends mieux ce que vous essayez de faire maintenant. Pour faire correspondre ces résultats (modèle Bradley-Terry), vous devrez utiliser la plateforme de régression généralisée, disponible uniquement dans JMP Pro. J'ai joint une version JMP de la table de données utilisée dans cet exemple SAS et enregistré le script dans la table. Voici les étapes pour reproduire ceci :
1. Lancez Analyse > Ajuster le modèle.
2. Spécifiez la régression généralisée comme personnalité et la distribution comme binôme.
3. Saisissez Win et Total sous Y, Colonnes, puis saisissez tous les prédicteurs sous forme d'effets de modèle.
4. Cochez « Pas d'interception » en bas.
Votre boîte de dialogue Ajuster le modèle devrait maintenant ressembler à ceci :
5. Cliquez sur Exécuter, puis dans la boîte de dialogue résultante, spécifiez Régression logistique comme méthode d'estimation et cliquez sur OK :
Cela renverra le résultat suivant, dont vous pourrez confirmer qu'il correspond aux résultats SAS.
Voici le JSL de cette analyse, qui est également enregistré dans le tableau ci-joint.
Fit Model(
Y( :win, :total ),
Effects( :mil, :det, :tor, :new, :bos, :cle, :bal ),
No Intercept( 1 ),
Personality( "Generalized Regression" ),
Generalized Distribution( "Binomial" ),
Run(
Fit( Estimation Method( Logistic Regression ), Validation Method( None ) )
)
);
J'espère que ça aide!
@julien
Re : Modèles linéaires généralisés sans interceptSalut @julien ,
Merci pour votre réponse. J'en ai marre d'utiliser la personnalité logistique nominale. La variable de réponse y doit être nominale, ma variable y était métrique (entre 0 et 1, un pourcentage de victoires). J'ai fait une nouvelle structure pour mes données avec la variable y : 1 ou -1 et j'ai copié les données sous le formulaire
1 -1 0 0 0 0 0 7 1
1 0 -1 0 0 0 0 9 1
(...)
0 0 0 0 0 1 -1 6 1
(new part of data)
-1 1 0 0 0 0 0 6 -1
-1 0 1 0 0 0 0 4 -1
(...)
0 0 0 0 0 -1 1 7 -1
Les résultats ne sont pas les mêmes que dans SAS.Je n'ai aucune idée de comment le réparer...
Re : Modèles linéaires généralisés sans interceptSalut @mhans ,
Contrairement au Modèle linéaire généralisé la personnalité, le Logistique nominale La personnalité dans Ajuster le modèle peut être exécutée sans interception en cochant la case « Aucune interception » dans la fenêtre de dialogue Ajuster le modèle. Cette personnalité renverra des résultats équivalents à la personnalité du modèle linéaire généralisé avec une distribution d'erreur binomiale et une fonction de lien logit, en supposant que vous n'avez pas coché les estimations ajustées au biais de Firth (si cette case est cochée, les estimations du modèle seront différentes). Peut-être que cela fonctionnera pour votre situation ?
@julien
