surdispersion et ddl avec lmer

[valérie coudrain]

Bonjour, j'ai un modèle généralisé linéaire mixte avec une distribution de poisson et j'aimerais savoir si mes données sont surdispersées. J'ai lu qu'il fallait diviser la somme des résidus au carré par le nombre de ddl

Code : Tout sélectionner

sum(residuals(m1, type="pearson")^2)/ddl


Il y a-t-il un moyen d'extraire ces ddl du modèle? Je sais qu'ils ne sont pas clairement définis pour la distribution de poisson, il y a-t-il une alternative pour détérminer la surdispersion?
Merci

[Nicolas Péru]

Salut,

Si tu veux avoir une estimation de la surdispersion, tu peux utiliser un modèle quasipoisson via l'argument family. Dans ce cas, l'output de R de donneras directement l'estiamtion de ton phi.

Nicolas

[valérie coudrain]

merci bcp. Je crois que le package lme4 ne permet plus les méthodes "quasi", quelles alternatives puis-je utiliser? J'ai essayé avec glmmPQL, mais je ne vois pas non plus comment obtenir le paramètre de dispersion.

[Nicolas Péru]

dans ce cas, je ne connais pas d'autre alternative que celle qu tu as citée.

Nicolas

[valérie coudrain]

tant pis, peut-être qqn d'autre, mais c'est vrai que mes recherches n'ont rien donné, donc il n'y a peut-être pas de possibilités

[Pierre Bady]

hello,


pour les problèmes de surdispersion et de glmm voir le post suivant: viewtopic.php?t=2592&highlight=dispersion


HTH


pierre

[valérie coudrain]

Merci, mais ce post est basé sur la spécification "quasipoisson" avec lmer et cette possibilité n'existe plus. Ou alors c'est moi qui ne suis plus à la page ou qui ne comprend pas le contenu du post.

[Pierre Bady]

re...

Il y a-t-il un moyen d'extraire ces ddl du modèle?

pas à ma connaissance pour les glmm

Je sais qu'ils ne sont pas clairement définis pour la distribution de poisson, il y a-t-il une alternative pour détérminer la surdispersion?

propositions et approximations (?) :
- https://stat.ethz.ch/pipermail/r-sig-mi ... 05174.html
- http://glmm.wikidot.com/faq


Pour la prise en compte de la surdispersion, "une proposition" consiste(rait) en l'utilisation d'un effet aléatoire par unité statistique pour estimer la dispersion (voir l'example fourni dans l'aide de glmer). Le problème a fait l'objet de pas mal de post sur la liste "R-SIG-ME".


HTH

pierre

[valérie coudrain]

Merci pour les liens, je vais voir si je m'en sors avec mes données. J'ai entendu parler de cet effet aléatoire par unité. J'en ai parlé à mon prof qui n'a pas du tout été convaincu (mais ne m'a pas donné d'alternatives non plus lol), je l'ai appliqué à un de mes modèles, j'ai obtenu de super résultats significatifs, mais la dispersion des résidus m'a fortement refroidie et je ne pense pas que cette alternative soit adaptée à mes données. Je n'ai trouvé aucun exemple d'articles scientifiques ayant utilisé cette méthode (mais je me demande aussi toujours d'où viennent les résultats des modèles quasipoisson calculés avec R...).