Etude des données fictives PG (Petits et Grands) 17:46 Wednesday, March 22, 2006 1 ================================================ The LOGISTIC Procedure Informations sur le modèle Data Set WORK.CONNUES Response Variable GROUPE Number of Response Levels 2 Model binary logit Optimization Technique Fisher's scoring Number of Observations Read 30 Number of Observations Used 30 Profil de réponse Valeur Fréquence ordonnée GROUPE totale 1 0 10 2 1 20 Probability modeled is GROUPE='0'. État de convergence du modèle Complete separation of data points detected. AVERTISSEMENT: The maximum likelihood estimate does not exist. AVERTISSEMENT: The LOGISTIC procedure continues in spite of the above warning. Results shown are based on the last maximum likelihood iteration. Validity of the model fit is questionable. Statistiques d'ajustement du modèle Coordonnée à l'origine Coordonnée à l'origine et Critère uniquement covariables AIC 40.191 4.015 SC 41.592 6.817 -2 Log L 38.191 0.015 Etude des données fictives PG (Petits et Grands) 17:46 Wednesday, March 22, 2006 2 ================================================ The LOGISTIC Procedure AVERTISSEMENT: The validity of the model fit is questionable. Test de l'hypothèse nulle globale : BETA=0 Test Khi 2 DF Pr > Khi 2 Likelihood Ratio 38.1758 1 <.0001 Score 26.2589 1 <.0001 Wald 0.3298 1 0.5658 Analyse des estimations de la vraisemblance maximum Erreur Khi 2 Paramètre DF Estimation std de Wald Pr > Khi 2 Intercept 1 99.4715 175.8 0.3202 0.5715 TAILLE 1 -0.6585 1.1465 0.3298 0.5658 Estimations des rapports de cotes Point 95% Limites de confiance Effet Estimate de Wald TAILLE 0.518 0.055 4.897 Association des probabilités prédites et des réponses observées Percent Concordant 100.0 Somers' D 1.000 Percent Discordant 0.0 Gamma 1.000 Percent Tied 0.0 Tau-a 0.460 Pairs 200 c 1.000 Etude des données fictives PG (Petits et Grands) 17:46 Wednesday, March 22, 2006 3 ================================================ Obs ID TAILLE GROUPE _FROM_ _INTO_ IP_0 IP_1 1 A01 130 0 0 0 1.00000 0.00000 2 A02 130 0 0 0 1.00000 0.00000 3 A03 132 0 0 0 1.00000 0.00000 4 A04 135 0 0 0 0.99997 0.00003 5 A05 135 0 0 0 0.99997 0.00003 6 A06 136 0 0 0 0.99995 0.00005 7 A07 136 0 0 0 0.99995 0.00005 8 A08 140 0 0 0 0.99932 0.00068 9 A09 140 0 0 0 0.99932 0.00068 10 A10 141 0 0 0 0.99868 0.00132 11 C01 160 1 1 1 0.00278 0.99722 12 C02 161 1 1 1 0.00144 0.99856 13 C03 164 1 1 1 0.00020 0.99980 14 C04 165 1 1 1 0.00010 0.99990 15 C05 165 1 1 1 0.00010 0.99990 16 C06 168 1 1 1 0.00001 0.99999 17 C07 168 1 1 1 0.00001 0.99999 18 C08 169 1 1 1 0.00001 0.99999 19 C09 170 1 1 1 0.00000 1.00000 20 C10 172 1 1 1 0.00000 1.00000 21 C11 173 1 1 1 0.00000 1.00000 22 C12 175 1 1 1 0.00000 1.00000 23 C13 175 1 1 1 0.00000 1.00000 24 C14 177 1 1 1 0.00000 1.00000 25 C15 178 1 1 1 0.00000 1.00000 26 C16 179 1 1 1 0.00000 1.00000 27 C17 180 1 1 1 0.00000 1.00000 28 C18 181 1 1 1 0.00000 1.00000 29 C19 182 1 1 1 0.00000 1.00000 30 C20 190 1 1 1 0.00000 1.00000 Etude des données fictives PG (Petits et Grands) 17:46 Wednesday, March 22, 2006 4 ================================================ Obs ID TAILLE I_GROUPE P_0 P_1 1 B01G 164 1 0.00020 0.99980 2 B02G 200 1 0.00000 1.00000 3 B03P 147 0 0.93566 0.06434 Etude des données fictives PG (Petits et Grands) 17:46 Wednesday, March 22, 2006 5 ================================================ Graphe de TAILLE*ID. Le symbole est la valeur de GROUPE. 200 - ? - - - - 190 - 1 - - - - 1 1 180 - 1 1 - 1 1 TAILLE - 1 1 - 1 - 1 170 - 1 1 - 1 1 - 1 1 - ? 1 - 1 160 - 1 - - - - 150 - - ? - - - 0 140 - 0 0 - - 0 0 0 0 - - 0 130 - 0 0 ------------------------------------------------------------------------------------------------------ A A A A A A A A A A B B B C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 G G P ID COMPARAISON logistic, probit et genmod 17:46 Wednesday, March 22, 2006 6 The LOGISTIC Procedure Informations sur le modèle Data Set WORK.CONNUES Response Variable GROUPE Number of Response Levels 2 Model binary logit Optimization Technique Fisher's scoring Number of Observations Read 30 Number of Observations Used 30 Profil de réponse Valeur Fréquence ordonnée GROUPE totale 1 0 10 2 1 20 Probability modeled is GROUPE='0'. État de convergence du modèle Complete separation of data points detected. AVERTISSEMENT: The maximum likelihood estimate does not exist. AVERTISSEMENT: The LOGISTIC procedure continues in spite of the above warning. Results shown are based on the last maximum likelihood iteration. Validity of the model fit is questionable. Statistiques d'ajustement du modèle Coordonnée à l'origine Coordonnée à l'origine et Critère uniquement covariables AIC 40.191 4.015 SC 41.592 6.817 -2 Log L 38.191 0.015 COMPARAISON logistic, probit et genmod 17:46 Wednesday, March 22, 2006 7 The LOGISTIC Procedure AVERTISSEMENT: The validity of the model fit is questionable. Test de l'hypothèse nulle globale : BETA=0 Test Khi 2 DF Pr > Khi 2 Likelihood Ratio 38.1758 1 <.0001 Score 26.2589 1 <.0001 Wald 0.3298 1 0.5658 Analyse des estimations de la vraisemblance maximum Erreur Khi 2 Paramètre DF Estimation std de Wald Pr > Khi 2 Intercept 1 99.4715 175.8 0.3202 0.5715 TAILLE 1 -0.6585 1.1465 0.3298 0.5658 Estimations des rapports de cotes Point 95% Limites de confiance Effet Estimate de Wald TAILLE 0.518 0.055 4.897 Association des probabilités prédites et des réponses observées Percent Concordant 100.0 Somers' D 1.000 Percent Discordant 0.0 Gamma 1.000 Percent Tied 0.0 Tau-a 0.460 Pairs 200 c 1.000 COMPARAISON logistic, probit et genmod 17:46 Wednesday, March 22, 2006 8 Probit Procedure Model Information Data Set WORK.CONNUES Dependent Variable GROUPE Number of Observations 30 Name of Distribution Logistic Log Likelihood 0 Number of Observations Read 30 Number of Observations Used 30 Informations sur le niveau de classe Nom Niveaux Valeurs GROUPE 2 0 1 Profil de réponse Valeur Fréquence ordonnée GROUPE totale 1 0 10 2 1 20 PROC PROBIT is modeling the probabilities of levels of GROUPE having LOWER Ordered Values in the response profile table. Algorithm converged. Analyse des effets de Type III Khi 2 Effet DF de Wald Pr > Khi 2 TAILLE 1 0.0000 1.0000 COMPARAISON logistic, probit et genmod 17:46 Wednesday, March 22, 2006 9 Probit Procedure Analyse des Résultats estimés du paramètre Erreur 95Limites de Paramètre DF Estimation standard confiance % Khi 2 Pr > Khi 2 Intercept 1 718.4117 7.964E10 -1.56E11 1.561E11 0.00 1.0000 TAILLE 1 -4.7721 5.2158E8 -1.022E9 1.0223E9 0.00 1.0000 Probit Model in Terms of Tolerance Distribution MU SIGMA 150.543738 0.20955079 Estimated Covariance Matrix for Tolerance Parameters MU SIGMA MU 1.0789324E18 -4.684059E15 SIGMA -4.684059E15 5.2456345E14 COMPARAISON logistic, probit et genmod 17:46 Wednesday, March 22, 2006 10 The GENMOD Procedure Informations sur le modèle Data Set WORK.CONNUES Distribution Binomial Link Function Logit Dependent Variable GROUPE Number of Observations Read 30 Number of Observations Used 30 Number of Events 10 Number of Trials 30 Informations sur le niveau de classe Classe Niveaux Valeurs GROUPE 2 0 1 Profil de réponse Valeur Fréquence ordonnée GROUPE totale 1 0 10 2 1 20 PROC GENMOD is modeling the probability that GROUPE='0'. One way to change this to model the probability that GROUPE='1' is to specify the DESCENDING option in the PROC statement. Critère pour évaluer la qualité de l'ajustement Critère DF Valeur Valeur/DF Deviance 28 0.0000 0.0000 Scaled Deviance 28 0.0000 0.0000 Pearson Chi-Square 28 0.0000 0.0000 Scaled Pearson X2 28 0.0000 0.0000 Log Likelihood 0.0000 COMPARAISON logistic, probit et genmod 17:46 Wednesday, March 22, 2006 11 The GENMOD Procedure Algorithm converged. Analyse des résultats estimés de paramètres Rapport de Erreur vraisemblance95Limites Paramètre DF Estimation standard de confiance % Khi 2 Pr > Khi 2 Intercept 1 601.2425 1.9507E9 601.2425 601.2425 0.00 1.0000 TAILLE 1 -3.9970 13189270 -3.9970 -3.9970 0.00 1.0000 Scale 0 1.0000 0.0000 1.0000 1.0000 NOTE: The scale parameter was held fixed. COMPARAISON logistic, probit et genmod 17:46 Wednesday, March 22, 2006 12 The CATMOD Procedure Récapitulatif sur les données Response GROUPE Response Levels 2 Weight Variable None Populations 23 Data Set CONNUES Total Frequency 30 Frequency Missing 0 Observations 30 Profils de population Échantillon TAILLE Sample Size ------------------------------------ 1 130 2 2 132 1 3 135 2 4 136 2 5 140 2 6 141 1 7 160 1 8 161 1 9 164 1 10 165 2 11 168 2 12 169 1 13 170 1 14 172 1 15 173 1 16 175 2 17 177 1 18 178 1 19 179 1 20 180 1 21 181 1 22 182 1 23 190 1 Profils de réponse Réponse GROUPE ----------------- 1 0 2 1 COMPARAISON logistic, probit et genmod 17:46 Wednesday, March 22, 2006 13 The CATMOD Procedure Analyse de vraisemblance max. Maximum likelihood computations converged. Maximum Likelihood Analysis of Variance Source DF Khi 2 Pr > Khi 2 ------------------------------------------------ Intercept 1 8.93 0.0028 TAILLE 0* . . Likelihood Ratio 22 0.00 1.0000 NOTE: Effects marked with '*' contain one or more redundant or restricted parameters. Analysis of Maximum Likelihood Estimates Erreur Khi- Parameter Estimation std 2 Pr > Khi 2 ------------------------------------------------------------ Intercept 140.7 47.0892 8.93 0.0028 TAILLE -0.9343# . . . NOTE: Parameters marked with '#' are regarded to be infinite.