Modèle univarié

Modèle univarié

Salut Karen, j`ai une question au sujet de la régression multiple, lorsque nous choisissons des prédicteurs à inclure dans le modèle de régression basé sur l`analyse univariée, avons-nous définir la valeur de P à 0,1 ou 0,2? Ou il devrait être au niveau de 0,05? Alors, quand choisir GLM multivariée? Lorsque vous modélisez conjointement la variation dans plusieurs variables de réponse. Mais une fois que vous parlez de modélisation, le terme univarié ou multivarié fait référence au nombre de variables dépendantes. Vous n`avez jamais tendance à utiliser bivariée dans ce contexte. Mais par exemple, une ANOVA univariée a une variable dépendante alors qu`une ANOVA multivariée (MANOVA) a deux ou plus. Un modèle statistique multivarié est un modèle dans lequel plusieurs variables de réponse sont modélisées conjointement. Supposons, par exemple, que vos données soient constituées de hauteurs et de poids d`enfants, collectées sur plusieurs années. Les régressions distinctes suivantes représentent deux modèles univariés: dans une étude sur la survie au VIH/sida, vous modélisez conjointement un nombre de lymphocytes CD4 au fil du temps — lui-même un résultat multivarié homogène — et la survie du patient (données de temps d`événement). L`analyse univariée est la forme la plus simple d`analyser les données. “Uni” signifie “un”, donc en d`autres termes, vos données n`ont qu`une seule variable.

Il ne traite pas des causes ou des relations (contrairement à la régression) et son but principal est de décrire; Il prend des données, résume ces données et trouve des modèles dans les données. Pour chaque patient, vous observez la pression artérielle (un résultat continu), le nombre d`épisodes antérieurs d`une maladie (une variable de comptage), et si le patient a des antécédents de diabète dans la famille (un résultat binaire). Un modèle multivarié qui modélise les trois attributs conjointement pourrait supposer une distribution lognormale pour les mesures de la pression artérielle, une distribution de poisson pour la variable de comptage et une distribution de Bernoulli pour l`histoire familiale. Oh, c`est une grande question. Cela dépend de tant de choses, y compris le point du modèle. Les données multivariées peuvent être classées grossièrement en trois types. Les vecteurs de réponse des données multivariées homogènes consistent en des observations du même attribut. Ces données sont courantes dans les expériences de mesures répétées et les études longitudinales, où le même attribut est mesuré à plusieurs reprises au fil du temps. Des données multivariées homogènes apparaissent également dans les statistiques spatiales où un ensemble de données géostatistiques est l`observation incomplète d`une réalisation unique d`une expérience aléatoire qui génère une surface bidimensionnelle. 100 les mesures de conductivité électrique du sol recueillies dans un peuplement forestier composent une seule observation d`un vecteur multivarié homogène de dimension 100.