Les GL2M : extension de la méthode GARReport as inadecuate




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1 IS2 - Statistical Inference for Industry and Health Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LBBE - Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive

Résumé : Nous nous intéressons ici à l-estimation de paramètres dans des modèles linéaires généra­lisés mixtes GL2M. Gilmour, Anderson et Rae en 1985 ont proposé une méthode d-estimation dans un modèle avec lien probit pour des données binomiales. En 1993, Foulley et Im ont adapté la méthode GAR au cas de données poissoniennes. Pour ces deux modélisations, nous proposons une nouvelle lecture de la méthode en levant l-hypothèse d-homogé­néi­té des variances des variables sous-jacentes. Ensuite, nous présentons une adaptation à des données exponentielles et donnons, pour finir, une formalisation qui permet d-envisager le cas de données binomiales dans un modèle avec lien logit.

Mots-clés : FONCTION DE LIEN MODÈLE MARGINAL MÉTHODE GAR EFFETS ALÉATOIRES COMPOSANTES DE LA VARIANCE MODÈLE LINÉAIRE GÉNÉRALISÉ MIXTE





Author: Catherine Trottier -

Source: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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