Les tutoriels de nos solutions

Un modèle trop complexe ​Lorsque le nombre d’événements est trop faible comparativement au nombre de variables d'ajustement sélectionnées, nous considérons être dans une situation de sur-ajustement. Une règle approximative pour éviter le sur-ajustement consiste à...

Comment les détecter ? En régression linéaire ou logistique, les distances de Cook sont couramment utilisées pour détecter des valeurs influentes (lorsque la valeur absolue est supérieure à 1). Quelles conséquences ? La robustesse du modèle peut être mise en cause. En...

Contexte Lorsque qu’un critère de jugement qualitatif et ordonné est à l’étude (de type, échelle de mesure par exemple petit/moyen/grand ou faible/moyen/élevé), le modèle POLR- Proportional Odds Linear Regression est le plus adapté. L’utilisation de ce modèle apparaît...

Une hypothèse importante du modèle de Cox est la constance de l'effet d'une variable explicative au cours du temps. Autrement dit, le rapport des risques (RR) est supposé constant au cours du temps. Pour évaluer cette hypothèse, plusieurs méthodes peuvent être...

L'aire sous la courbe de survie représente le temps moyen d'échec de greffe dans cette échantillon suivi jusqu'à 14 ans (RMST - restricted mean survival time) Le temps étudié est le délai entre la greffe et le premier événement entre décès du patient et retour en...

L'étude des hypothèses est basée sur l'analyse des résidus standardisés (différence entre la valeur estimée par le modèle et la valeur observée, divisée par la variance de la variable à expliquer). L'hypothèse d'homoscédasticité La constance de la variance des résidus...