[Statistiques] Régression hierarchique bayesienne

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[Statistiques] Régression hierarchique bayesienne

Messagepar A.D. » Mercredi 28 Juillet 2010, 11:22

Bonjour,

Je travaille actuellement sur un jeu de données composé d'une variable binaire (0,1) à expliquer, nommée Y, et de 3 variables qualitatives à 5 facteurs chacune, le tout pour 1000 individus.
Je souhaite effectuer une régression hierarchique bayesienne sur mes données, afin de déterminer l'influence des facteurs sur les valeurs de Y.
Pour cela, j'ai choisi un modèle logit binaire. J'ai ensuite fixé des a priori, puis estimé les coefficients (de mon modèle de régression) $\beta_{i}$ pour chaque individu.

Ma question est la suivante : comment interpréter ces résultats ?

Existe-t-il des tests de significativité comme dans le cas de la régression "classique"? Comment choisir un modèle? Comment étudier sa validité? Et enfin, comment répondre à ma problématique, ie. comment déterminer l'influence des facteurs (et éventuellement de leurs interactions d'ordre 1) sur ma variable réponse Y? Peut-on calculer des odd-ratio comme dans le cas de la régression logistique "classique"? Comment cela se passe-t-il dans la mesure où les coefficients $\beta_{i}$ sont estimés de manière individuelle?

Voilà, si quelqu'un pouvait m'éclairer un peu sur le sujet ou me conseiller de la documentation, je vous remercie par avance ^^

Cordialement,

A.D.
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