Application de la régression logistique
| Item type | Current location | Call number | Copy number | Status | Date due | Barcode |
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Memoire
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Bibliothèque Centrale | 311.16 MUH.A (Browse shelf) | 1 | Not For Loan | 5010000162818 |
Mémoire présenté et défendu publiquement en vue de l'obtention du grade de Licencié en Sciences Mathématiques
Option : Mathématiques pures
RESUME
La régression logistique est une technique prédictive. Elle vise à construire un modèle statistique permettant d'expliquer et de prédire les valeurs prises par une variable cible qualitative (le plus souvent binaire) : ce modèle est le suivant :
In (¨p(x)) = Bo + B1x1 + B2x2 + ... + Bnxn
Dans ce mémoire, après nous avoir renseigné et recueilli quelques données au Centre Hospitalo Universitaire de Kamenge (CHUK) et en se basant sur lapartie théorique détaillée dans les trois premiers chapitres, nous avons décidé de prendre l'âge du patient, la quantité de glycémie, la quantité d'urée et le sexe du patient comme variable explicative pour expliquer la maladie de Diabète.
Comme les données étaient nombreuses, nous avons fait recours au logiciel de calcul statistique qui est un langage de programmation appelé "B". Il nous a conduit après une analyse de ces données, à confirmer la relation entre la maladie de Diabète (Y) et les variables âge, glycémie et urée aec le modèle logistique suivant :
In (¨p(x))=-32594+0.436*AGE + 3.741*GLYC + 0.202*UREE - 0.047*AGE*GLYC.
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