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Modèle nonlinéaire à processus latent 84Tab. 3.3 – Estimation moyenne, biais relatif, écart-type (ET) empirique, écart-type(ET) asymptotique moyen et taux de couverture des 200 simulations de l’échantillonréel de 100 sujets∗paramètre valeur estimation biais ET ET asymptotique taux desimulée moyenne relatif empirique moyen couvertureκ (1)1 1.232 1.127 -0.085 0.187 0.175 0.95κ (1)2 -2.789 -2.646 -0.051 0.213 0.211 0.89κ (2)1 0.331 0.27 -0.169 0.126 0.118 0.98κ (2)2 -2.375 -2.293 -0.034 0.102 0.111 0.93κ (3)1 0.459 0.393 -0.143 0.141 0.129 0.95κ (3)2 -2.334 -2.249 -0.037 0.116 0.116 0.87κ (4)1 -0.539 -0.551 0.022 0.102 0.097 0.98κ (4)2 -2.280 -2.225 -0.024 0.071 0.079 0.92µ 0 0.623 0.624 0.002 0.0300 0.0294 0.96µ 1 -0.010 -0.105 0.008 0.022 0.021 0.95µ 2 -0.289 -0.261 -0.096 0.092 0.090 0.92chol(D) ∗ 11 0.092 0.082 -0.108 0.017 0.016 0.87chol(D) ∗ 12 -0.053 -0.045 -0.159 0.038 0.033 0.91chol(D) ∗ 22 0.104 0.087 -0.165 0.023 0.022 0.91chol(D) ∗ 13 0.159 0.124 -0.22 0.181 0.158 0.87chol(D) ∗ 23 -0.401 -0.317 -0.219 0.133 0.142 0.91chol(D) ∗ 33 0.07 0.158 -0.237 0.055 0.076 0.82σ (1)ɛ 0.084 0.078 -0.073 0.0078 0.0082 0.91σ (2)ɛ 0.084 0.078 -0.076 0.0080 0.0085 0.93σ (3)ɛ 0.097 0.089 -0.077 0.0094 0.0096 0.89σ (4)ɛ 0.035 0.033 -0.070 0.0039 0.0038 0.87chol(D) représente la transformée de Cholesky de la matrice D de variancecovariancedes effets aléatoires.