Les Modèles à Effets Aléatoires - Christophe Genolini

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Application IV Density 0.0 0.5 1.0 1.5 Sommaire Préliminaires Essais multicentriques Aspects calculatoires Mesures répétées LRT = 2.5684 lrstat Estimation du modèle Inférence 0 2 4 6 8 Une large proportion de statistiques de test sont proches de 0 : > mean(lrstat
Application V Sommaire Préliminaires Essais multicentriques Aspects calculatoires Mesures répétées Estimation du modèle Inférence Nous n’avons clairement pas affaire à une distribution du χ 2 . La simulation nous permet d’obtenir une p-value estimée : > mean(lrstat>=s) [1] 0.018 Avec suffisament de simulations, la p-value estimée tendrait vers celle issue de l’ANOVA. Lionel RIOU FRANÇA Les Modèles à Effets Aléatoires
Page 1 and 2: Sommaire Préliminaires Essais mult
Page 21 and 22: Approche alternative Sommaire Prél
Page 41 and 42: Test des effets fixes II Sommaire P
Page 43 and 44: Application I Sommaire Préliminair
Page 45: Application III Sommaire Prélimina
Page 51 and 52: Le modèle Sommaire Préliminaires
Page 67: Sommaire Préliminaires Essais mult

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