genmodScore

Comment ajuster les intervalles de confiance des prédictions ?

Maîtrise des Intervalles de Confiance sur Viya 4

La précision des estimations peut être encadrée en utilisant les paramètres lclm et uclm pour les limites de confiance de la moyenne, ou lcl et ucl pour le prédicteur linéaire. Le niveau de signification est contrôlé par le paramètre alpha. Par défaut, la valeur de alpha est héritée des paramètres globaux, mais vous pouvez la définir spécifiquement (par exemple 0.01 pour un intervalle de confiance à 99 %) afin de répondre à des exigences de précision métier strictes.

Exemples pour l'action genmodScore

Scoring basique

Application du modèle aux individus de plus de 50 ans avec récupération des prédictions standards.

Scoring complet avec diagnostics d'influence

Calcul de toutes les mesures de résidus et d'influence pour un audit approfondi du modèle.

Conseil de l'Expert
Ne confondez pas les limites de confiance de la moyenne (LCLM/UCLM), qui estiment la précision du paramètre moyen, avec les limites de prédiction (LCL/UCL), qui incluent la variance résiduelle pour estimer l'incertitude d'une observation future. Pour des décisions de risque critiques, privilégiez toujours les intervalles de prédiction individuels.
Paramétrage de la Précision Statistique
  • Contrôle Alpha via l'Action Set : Contrairement au SAS 9.4, dans Viya (CAS), le paramètre alpha est souvent défini directement dans les paramètres de l'action regression.glm ou regression.logistic pour une exécution distribuée.
  • Output Statement (CASOUT) : Pour récupérer les bornes, l'utilisation de l'instruction output dans une action CAS est nécessaire pour matérialiser les colonnes de confiance dans une table en mémoire.

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Action CAS associée

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