Nous travaillerons sous R dans un premier temps. Nous détaillons les différentes manières de modéliser une variable cible représentant un dénombrement. Nous appliquerons tour à tour la régression logistique, la régression de Poisson et la régression ZIP avec le package "pscl" (Political Science Computational Library). Nous analyserons les résultats pour essayer de comprendre l'intérêt des différentes approches. Dans un deuxième temps, nous reprenons dans les grandes lignes la même étude en travaillant sous Python cette fois-ci. Nous ferons appel au package "statsmodels". Nous constaterons – sans surprise – la convergence des résultats avec ceux de R.
Mots-clés : régression zip, zero-inflated poisson regression, régression de poisson, régression logistique, package pscl, package statsmodels, logiciel R, test de vuong
Didacticiel : Zero-Inflated Poisson Regression
Données et programmes R / Python : Affairs
Références :
R. Rakotomalala, "Régression ZIP - Diapos", juin 2019.
R. Rakotomalala, "Régression de Poisson - Diapos", mai 2019.
