Régression logistique

La régression logistique binaire prédit quelque chose qui n’a que deux valeurs (par exemple oui ou non). Elle ne travaille pas avec la probabilité, mais avec la cote (odds) : probabilité divisée par un moins la probabilité. Le test du modèle χ² vérifie s’il prédit mieux qu’un modèle sans prédicteurs. Le R² de Nagelkerke (de 0 à 1) est un pseudo-R² : ce n’est pas une part des différences expliquée comme le R² de la régression linéaire, et il n’existe pas de seuils fixes pour petit ou grand.

Exemple: Téléphone au lit selon la concentration, l’âge et le café : χ²(3) = 11,24, p = ,010, R² de Nagelkerke = ,12. 67 % des personnes ont été classées correctement ; sans prédiction, ce serait 64 %.

Attention: Règle empirique : au moins 10 cas par prédicteur dans le plus petit groupe. Un taux de bonnes classifications élevé vaut peu si un groupe est de toute façon beaucoup plus grand : c’est pourquoi la comparaison est affichée.