Régression logistique : interprétation et comparaison du modèle

Cette séance de cours couvre l'application de la régression logistique dans la modélisation statistique, en se concentrant sur l'interprétation des paramètres du modèle et l'évaluation de l'ajustement du modèle. Les sujets abordés comprennent l'utilisation de variables indicatrices pour les prédicteurs catégoriques, la transformation logit, les rapports de cotes et la déviation comme mesure de la qualité du modèle. L'instructeur explique comment estimer les probabilités et les probabilités pour différents scénarios, effectuer des tests d'inférence pour les coefficients et comparer les modèles à l'aide de tests de rapport de probabilité. La séance de cours se penche également sur l'importance de la déviance dans la régression logistique et sur l'importance de la comparaison des modèles dans l'analyse statistique.