Les Modèles à Effets Aléatoires - Christophe Genolini
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Sommaire<br />
Préliminaires<br />
Essais multicentriques<br />
Aspects calculatoires<br />
Mesures répétées<br />
Analyse Classique<br />
<strong>Effets</strong> aléatoires<br />
Exemple d’application : Intercept et coefficient aléatoire I<br />
> fitICA summary(fitICA)<br />
Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation<br />
Formula: cbind(Succès, Echecs) ~ Traitement + (Traitement | Centre)<br />
Data: Multi<br />
AIC BIC logLik deviance<br />
45.27 49.13 -17.64 35.27<br />
Random effects:<br />
Groups Name Variance Std.Dev. Corr<br />
Centre (Intercept) 2.63348 1.62280<br />
TraitementCrème 0.22187 0.47103 -0.821<br />
Number of obs: 16, groups: Centre, 8<br />
Fixed effects:<br />
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)<br />
(Intercept) -1.3238 0.6329 -2.091 0.0365 *<br />
Lionel RIOU FRANÇA <strong>Les</strong> <strong>Modèles</strong> <strong>à</strong> <strong>Effets</strong> <strong>Aléatoires</strong>
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