Modèles mixtes

Objectifs

Spécificités des données hiérarchiques (longitudinales).
Méthodes historiques d’analyses de données groupées (ANOVA pour données répétées, etc.)
Modèle linéaire à effets aléatoires (Définition)
Inférence par maximum de vraisemblance ou vraisemblance résiduelle
Meilleure prédiction linéaire sans biais (BLUP), Adéquation du modèle, Interprétation).
Prédiction des effets aléatoires.
Modèle linéaire généralisé mixte.

Plan

Différencier les effets fixes et aléatoires dans un modèle mixte.
Expliquer le principe du maximum de vraisemblance et le principe du REML.
Implémenter un modèle mixte à l’aide de logiciel statistique (R, SAS au choix).
Vérifier la qualité de l’ajustement du modèle mixte.
Interpréter le résultat de l’inférence menée par modèles mixtes.
Identifier l’usage des modèles mixtes en épidémiologie et en recherche clinique.
Décrire l’inférence du modèle linéaire généralisé mixte.

Prérequis

Probabilité, statistique inférentielle, SAS, R (1A)
Régression linéaire, GLM (2A)