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Petit complément, suite aux coquilles qu'il y avait dans les slides, sur une propriété de la régression logistique quand on régresse sur des variables catégorielles. On était sur la base des avocats&#62; avocat &#60;- read.table("http://freakonometrics.free.fr/AutoBI.csv",header=TRUE,sep=",") &#62;  avocat$CLMSEX &#60;- factor(avocat$CLMSEX, labels=c("M","F")) &#62;  avocat$MARITAL &#60;- factor(avocat$MARITAL, labels=c("M","C","V","D")) &#62;  avocat=avocat[!is.na(avocat$CLMSEX),]&#62;  attach(avocat)&#62;  sum((ATTORNEY==2)&#38;(CLMSEX=="F"),na.rm=TRUE)/sum(CLMSEX=="F",na.rm=TRUE)[1] 0.5256065&#62;  sum((ATTORNEY==2)&#38;(CLMSEX=="M"),na.rm=TRUE)/sum(CLMSEX=="M",na.rm=TRUE)[1] 0.4453925Autrement dit, la proportion d'hommes qui se sont fait représentés par un avocat est de 44.539%, et la proportion de femmes 52.56%. On peut visualiser le tableau croisé ci-dessous&#62; tab=xtabs(~ATTORNEY+CLMSEX,data=avocat)&#62; require(vcd)&#62; mosaic(tab, shade=TRUE, legend=TRUE)Quand on fait une régression linéaire (Gaussienne), on retrouve ces probabilités dans les valeurs de coefficients: pour les femmes, on a 44.539%, et pour les hommes, on a la différence avec les femmes (cette dernière modalité étant la modalité de référence ici)&#62;  reglm = lm((ATTORNEY==2) ~ CLMSEX, data=avocat)&#62;  summary(reglm)Coefficients:Estimate Std. Error t value Pr(&#62;|t|)(Intercept)  0.44539    0.02060  21.620 &#60; 2e-16 ***CLMSEXF     0.08021    0.02756   2.911  0.00367 ** C'est ce que l'on a ci-dessous&#62;  sum(coefficients(reglm))[1] 0.5256065&#62;  coefficients(reglm)[1](Intercept)0.4453925 On a un résultat similaire avec une régression logistique&#62;  reglogit = glm((ATTORNEY==2) ~ CLMSEX, data=avocat,family=binomial)&#62;  summary(reglogit)Coefficients:Estimate Std. Error z value Pr(&#62;|z|)(Intercept) -0.21930    0.08312  -2.639  0.00833 **CLMSEXF      0.32182    0.11097  2.900  0.00373 **même si les coefficients n'ont pas la même interprétation. En transformant ces coefficients, on retrouve très exactement les mêmes valeurs&#62;  exp(sum(reglogit$coefficients[1:2])) /(1+exp(sum(reglogit$coefficients[1:2])))[1] 0.5256065&#62;  exp(reglogit$coefficients[1]) /(1+exp(reglogit$coefficients[1]))(Intercept)0.4453925 Désolé pour la typo.