Examiner et interpréter les résultats d’une régression logistique

Dans l’exercice précédent, vous avez ajusté une régression logistique, bus_out. Dans cet exercice, vous allez examiner bus_out et interpréter les résultats de la régression en utilisant les outils vus au Chapitre 1 :

• print() affiche les estimations des coefficients (c’est‑à‑dire les pentes et l’ordonnée à l’origine) pour différentes variables explicatives, ainsi que des informations sur l’ajustement du modèle comme la déviance.
• summary() reprend les sorties de print() et ajoute les erreurs standards, les scores z et les valeurs P associées aux estimations des coefficients.
• tidy() renvoie la table des coefficients de summary() sous forme d’un data frame tidy.

Rappelez‑vous que les coefficients de régression indiquent à la fois le sens des relations et la significativité statistique des coefficients. Pour une régression logistique, un coefficient positif signifie que la probabilité qu’un événement se produise augmente lorsque la variable explicative augmente.