Re: Pb de regression logistique (correction)

From: Raphael Pelissier (Raphael.Pelissier@mpl.ird.fr)
Date: Fri Apr 14 2006 - 15:21:54 MEST

  • Next message: Thaddeus Beck: "x----SPAM----x re[10]:"

    Desole, mon clavier a fourche sur les notations, voici une version corrigee :

    Quoting Raphael Pelissier <Raphael.Pelissier@mpl.ird.fr>:

    >
    > Une petite question qui n’a pa grand chose a voir avec ade4, mais pour
    > laquelle
    > je ne trouve pas de reponse satisfaisante. Si quelqu’un a une idée ...
    >
    > Je souhaite ajuster un modele logistique de mortalite a des donnees
    > d’inventaire d’arbres sur differents types de sol et recenses a deux dates
    > espacees de dt.
    >
    > Problemes : j’ai plusieurs parcelles qui n’ont pas la meme periode
    > d’observation et celle-ci ne se superpose pas aux types de sol (et je ne suis
    >
    > pas specialiste en regression logistique !).
    >
    > Question : comment corriger l’effet des differents dt dans un modele
    > logistique ?
    >
    > Un modele logistique classique de mortalite s’ecrit :
    >
    > Pm = exp(b0 + bX)/(1 + exp(b0 + bX))
    >
    > ou Pm est la proba de mortalite sur la periode dt et X une variable codant
    > pour
    > les types de sols. Sous l'hypothese de stationarite la mortalite annuelle est
    >
    > Pm/dt.
    >
    > La fonction glm de R avec l’option family = binomial, ajuste le modele
    > lineaire :
    >
    > Ln[pm/(1-pm)] = b0 + bX
    >
    > Si pm est estime par Nm/N0 avec N0 le nbr d'indiv initial et Nm le nbr de
    > morts
    > apres dt, le modele devient :
    >
    > ln[Nm/(N0-Nm)] = ln[Nm/Ns] = b0 + bX
    >
    > ou Ns est le nbr de survivants après dt
    >
    > Une premiere idée : mettre l’intervalle de temps en covariable dans le
    > modele.
    > J’obtiens des interactions avec plusieurs types de sol qui rendent
    > l'interpretation difficile.
    >
    > Une deuxieme idée : corriger a priori les observations en fonction de dt.
    > L’idee est d’ajuster une variable du type ln[(Nm/Ns)/dt]. Mais comme mes
    > observations sont des 0 et des 1 et pas directement (Nm/Ns) et les differents
    > intervalles d’observations ne se superposent pas aux types de sol, j’ai
    > essaye
    > de passer le terme correctif en parameter du modele sous la forme d’une
    > “offset
    > variable” dans la fonction glm. Si j’ai bien compris ca donne un modele dont
    > la
    > constante varie avec dt, ce qui pourrait s’ecrire d’une maniere probablement
    >
    > assez peu orthodoxe comme :
    > Ln(Nm/Ns)(i) = b0 + bX + ln(dt(i)), i.e. (Nm/Ns)(i)=ln(dt(i))*exp(b0 + bX)
    >
    > Evidemment ca solutionne mes problemes d’interactions avec les types de sol
    > !
    >
    > Une fois ajuste, le modele predit pm(i), la probabilite de mortalite de
    > chaque
    > individu i sur la periode d’observation dt(i). La mortalite annuelle dans une
    >
    > classe de sol serait donc la moyenne des pm(i)/dt(i) de la classe consideree
    > (quid des erreurs standarts ???).
    >
    > Est-ce une ineptie ????
    >
    >
    > Raphael Pelissier
    > UMR AMAP
    > TA40/PS2
    > 34398 Montpellier cedex05
    >
    > -------------------------------------------------
    > This mail sent through IMP: http://horde.org/imp/
    >

    Raphael Pelissier
    UMR AMAP
    TA40/PS2
    34398 Montpellier cedex05

    -------------------------------------------------
    This mail sent through IMP: http://horde.org/imp/



    This archive was generated by hypermail 2b30 : Fri Apr 14 2006 - 15:23:56 MEST