Les données pour la régression logistique

Pour illustrer la réalisation d’une régression logistique, nous allons utiliser le jeu de données heart_disease du package funModeling. Ce dataset contient les données de 303 patients inclus dans un essai clinique dans le domaine de la cardiologie. Treize variables sont mesurées, comme l‘âge, le sexe, le niveau de douleur de la poitrine, la concentration de cholestérol dans le sang, etc…. La présence, ou l’absence d’une pathologie cardiaque est renseignée dans la variable has_heart_disease (no pour l’absence de pathologie, yes pour la présence).

1) Réaliser de la régression logistique

Ajuster le modèle de régression logistique

2) Vérifier les conditions d’application de la régression logistique

a) Nombre de cas suffisants

b) Absence de surdispersion

3) Interpréter des résultats de la régression logistique