Eric Lacourse
Université de Montréal
Social influenceDevelopmental psychologyLogistic regressionHumanitiesPsychologyEmotional contagionDropout (neural networks)SiblingFriendshipPsycINFOLasso regressionRomantic partnersSchool dropoutMathematics
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#1Véronique Dupéré (UdeM: Université de Montréal)H-Index: 21
#2Eric Dion (UQAM: Université du Québec à Montréal)H-Index: 14
Last. Eric Lacourse (UdeM: Université de Montréal)H-Index: 1
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Le chapitre presente les avantages de l'utilisation de la regularisation dans l'analyse de regression lineaire et logistique. Afin d'illustrer les techniques de regularisation, nous donnons un exemple de regression logistique regularisee avec validation croisee cherchant a predire le decrochage scolaire chez des eleves du secondaire au Quebec. Avec 25 variables predictives et un echantillon simule de 1000 cas, les resultats de la regression logistique ordinaire sont compares avec ceux de la regr...
#1Réal LabelleH-Index: 12
#2Lalou TisseyreH-Index: 1
Last. Catherine M. HerbaH-Index: 18
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Cette reflexion vise a degager un sens clinique aux resultats obtenus d’une etude empirique realisee a partir d’un vaste echantillon d’adolescents canadiens de l’Enquete longitudinale nationale sur les enfants et les jeunes (ELNEJ). La reflexion debouche sur des interpretations voulant que les jeunes les plus vulnerables aux symptomes depressifs finissent par presenter soit des problemes exteriorises, soit des problemes mixtes (exteriorise/interiorise) avec devalorisation de soi. Une faible esti...
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#1Eric LacourseH-Index: 1
#2Véronique DupéréH-Index: 21
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