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Les modèles linéaires généralisés (GLIM) sont une généralisation bien connue de modèle de régression linéaire dans les cas où la réponse est une variable discrète ou que le modèle est différent des modèles linéaires standards. Les modèles linéaires généralisés utilisés le plus souvent sont des modèles de régression logistiques pour des données binaires et des modèles log-linéaires pour des données non binaires. Le modèle linéaire généralisé contient deux éléments fondamentaux. Le premier est le type d’erreur qui suit une loi normale de variance constante. Le second est la fonction de lien. Dans le modèle linéaire sensu stricto, la liaison sous la forme y = ax + b est directement cherchée. Dans le modèle linéaire généralisé le but est de prédire la fonction de lien sous la forme : Log [p / (1 p)] = ax + b soit p = 1/ (1 + e (ax + b)) Un modèle linéaire est un modèle linéaire généralisé d’erreur normale et de lien identité. Le fichier de données concerne les pêches dont les valeurs des variables sont complètes. Les analyses sont réalisées avec le programme S-plus 2000 de la société MathSoft. La variable « réponse » du modèle est l’abondance d’espadons « SWO » issue de pêches à la palangre. Les variables explicatrices choisies sont les 29 variables suivantes : – La distance à la côte (distance_côte). – La distance minimale séparant la pêche d’une autre le même jour. – Le nombre d’hameçons (nb_hameçon). Les modèles linéaires généralisés