Article

PDF
Access to the PDF text
Service d'aide à la décision clinique
Advertising



Journal Français d'Ophtalmologie
Volume 36, n° 8
pages 710-715 (octobre 2013)
Doi : 10.1016/j.jfo.2013.05.008
Received : 24 February 2013 ;  accepted : 17 May 2013
Comprendre la régression logistique
Understanding logistic regression
 

Figure 1




Figure 1 : 

Modèle de régression linéaire multiple : la variable à expliquer (Y) est exprimée en fonction d’un intercept (ou ordonnée à l’origine) β0 , des variables explicatives (Xi) rattachées à leurs coefficients βi et à un terme de bruit ɛ.


Figure 2




Figure 2 : 

Modèle de régression logistique multiple : le logit de la probabilité (p ) de la réalisation de la variable à expliquer (Y) est exprimé en fonction d’un intercept (ou ordonnée à l’origine) β0 , des variables explicatives (Xi) rattachées à leurs coefficients βi et à un terme de bruit ɛ.


Figure 3




Figure 3 : 

P (M+ ǀ X) : probabilité d’avoir la maladie (M+) si la variable X est prise en compte ; f(X) est la fonction logistique.


Figure 4




Figure 4 : 

Probabilité de réalisation d’un évènement (p ) en fonction des valeurs prises par une variable (X) variant de (–100 à 100) selon la fonction logistique. La courbe représentant p en fonction de X a une allure sigmoïde et varie de façon monotone entre 0 et 1. La formule 3 avec les paramètres suivants β0 =0,001 et β=0,05 ont été choisis arbitrairement pour tracer cet exemple.


Figure 5




Figure 5 : 

P (M+ǀ X1 ... Xn ) : probabilité d’avoir la maladie (M+) si les variables Xi sont prises en compte.


Figure 6




Figure 6 : 

Diagramme expliquant le processus de sélection des variables explicatives à inclure dans un modèle de régression logistique multiple.

EM-CONSULTE.COM is registrered at the CNIL, déclaration n° 1286925.
As per the Law relating to information storage and personal integrity, you have the right to oppose (art 26 of that law), access (art 34 of that law) and rectify (art 36 of that law) your personal data. You may thus request that your data, should it be inaccurate, incomplete, unclear, outdated, not be used or stored, be corrected, clarified, updated or deleted.
Personal information regarding our website's visitors, including their identity, is confidential.
The owners of this website hereby guarantee to respect the legal confidentiality conditions, applicable in France, and not to disclose this data to third parties.
Close
Article Outline