présentation - Pages personnelles Université Rennes 2

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Modélisation statistique de la variabilité de données continues répétées Illustration : Modélisation de croissance 3. b) Les résidus sont-ils corrélés? NON : Matrice de corrélation des résidus = matrice identité (indépendance des mesures répétées) OUI : Quelle est la structure de la matrice de covariance des résidus ? Par ex., corrélation constante entre mesures répétées, auto-corrélation d’ordre 1… Inclusion dans le modèle des paramètres correspondants.
Modélisation statistique de la variabilité de données continues répétées Illustration : Modélisation de croissance 4. La variance résiduelle satisfait-elle l’hypothèse d’homogénéité entre individus ? OUI : pas de DI dans la variabilité intra-individuelle. NON : inclusion (généralement comme effets fixes) des covariables potentiellement susceptibles d’avoir un effet sur les DI dans la variabilité intra-individuelle. Voir aussi : • transformations éventuelles pour améliorer la normalité des résidus, • extension à un modèle de régression hétéroscédastique (par ex., structure log-linéaire pour étudier les déterminants de la variance intra-individuelle, Hedeker et al., 2009; Hoffman, 2007). 5. Introduction des prédicteurs (caractéristiques individuelles et influences contextuelles) des variations inter- et intra-individuelles (covariables fixes ou variant avec le temps).
Page 1 and 2: Invariants sous sous-jacents jacent
Page 3 and 4: Introduction: la recherche des inva
Page 5 and 6: La recherche des invariants par l
Page 11 and 12: Diversité des formes de variabilit
Page 17 and 18: Modélisation statistique de la var
Page 23: Modélisation statistique de la var
Page 27 and 28: Même pattern général de changeme
Page 29 and 30: Trajectoires qualitativement diffé
Page 31 and 32: Des approches centrées sur les var
Page 33 and 34: Que nous apprennent les approches d
Page 41 and 42: L’étude de la variabilité intra
Page 43 and 44: Description et quantification de la
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