La statistique de test du test de Hosmer-Lemeshow (HLT) pour la qualité de l'ajustement (GOF) d'un modèle de régression logistique est définie comme suit: L'échantillon est ensuite divisé en déciles, , on calcule les quantités suivantes par décile:D 1 , D 2 , … , D
Si le Hosmer-Lemeshow indique un manque d'ajustement mais l'AIC est le plus bas de tous les modèles .... devriez-vous toujours utiliser le modèle? Si je supprime une variable, la statistique Hosmer-Lemeshow n'est pas significative (ce qui signifie qu'il n'y a pas de manque brutal d'ajustement)....
Je fais référence à la question et à ses réponses: comment comparer la capacité prédictive (probabilité) des modèles développés à partir de la régression logistique? par @Clark Chong et réponses / commentaires par @Frank Harrell. et à la question Degrés de liberté de dans le test de...