11.8 Quiz de révision du chapitre

Que signifie l’acronyme GAM?

Relisez l’introduction du chapitre 11 au besoin.

Gaussian Asymetric Model
Generalized Additive Model
Gaussian Asynchronus Model
Generalized Asymetric Model

Quel est l’intérêt d’un modèle GAM comparativement à un modèle GLM?

Relisez au besoin la section 11.1.

la possibilité d’ajuster n’importe quelle distribution dans le modèle
la possibilité de tenir compte de structures de corrélation entre les observations
l’ajout de termes non-linéaires pour les prédicteurs
la transformation de la variable Y pour quelle se rapproche d’une distribution normale

Une spline ajustée sur une variable X dans un GAM est construite comme :

Relisez au besoin la section 11.1.4

un ensemble de coefficients ajustés à différentes sections de la variable X identifiées par des points de ruptures
la somme d’un ensemble de polynomiales de X multipliées par des coefficients ajustés par le modèle
la somme d’un ensemble de fonctions de base appliquées à X et multipliées par des coefficients ajustés par le modèle

Le degré de complexité d’une spline est contrôlé par :

Relisez au besoin la section 11.1.4.

le nombre de noeuds de la spline
le nombre de variables X sur lesquelles la spline est ajustée
le type de fonction de base de la spline
la distribution du modèle

Le nombre de noeuds d’une spline peut être :

Relisez au besoin la section 11.3.

défini manuellement, nous parlons alors de spline de régression
déterminé par une approche automatique appelée pénalisation de la vraisemblance, nous parlons alors de spline de lissage
déterminé automatiquement en re-paramétrisant la spline comme un effet aléatoire, nous parlons alors de spline de lissage
déterminé de façon itérative en ajoutant un noeud à chaque fois et en comparant le R2 de Nagelkerke

Une spline bivariée est un autre nom pour une spline d’interaction.

Relisez au besoin la section 11.5

Vrai
Faux

Une spline peut être ajustée sur plus que deux variables X simultanément.

Relisez au besoin la section 11.5.

Vrai
Faux

Pour interpréter les résultats d’une spline, il est possible de :

Relisez au besoin la section 11.4.

observer le nombre de degrés de liberté (estimated degree of freedom) de cette dernière pour se faire une idée de son degré de complexité
représenter graphiquement les fonctions de base utilisées par la spline
représenter les prédictions du modèle “toutes choses égales par ailleurs” afin d’obtenir les effets marginaux des termes non linéaires
extraire les coefficients de la spline et les interpréter de façon classique

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