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test de signification

 
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Inscrit le: 03 Sep 2010
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MessagePosté le: Lun Sep 06, 2010 3:00 pm    Sujet du message: test de signification Répondre en citant

Bonjour
dans un modele lineaire generalisé mixte, quels tests et quelles commandes il faut utiliser sous R pour faire les tests suivants: si σ est une composante de la variance des effets aleatoires ; H0 : σ 2 =0 . Comment faire ce test et pourquoi?
Merci
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Renaud Lancelot



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MessagePosté le: Lun Sep 06, 2010 5:53 pm    Sujet du message: Répondre en citant

Petite question mais gros problème ! Voir toutes les discussions à ce sujet sur la liste spécialisée R-SIG-ME, en faisant par exemple

Code:
RSiteSearch("test random effect", restrict = "R-sig-mix")


Avec un GLMM, le pb est encore plus ardu qu'avec un LMM. En pratique, le package glmmML propose un test par bootstrap dans le cas où l'effet aléatoire est lié à l'intercept. Pour des solutions plus générales, je pense qu'il faut aller vers des méthodes bayésiennes basées sur des algorithmes MCMC. Voir par exemple le package MCMCglmm.

A terme, le package lme4 devrait proposer des solutions, soit par MCMC, soit par profilage de la vraisemblance. Actuellement limité aux LMM.
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MessagePosté le: Mar Sep 07, 2010 9:22 am    Sujet du message: Répondre en citant

Renaud Lancelot a écrit:
Petite question mais gros problème ! Voir toutes les discussions à ce sujet sur la liste spécialisée R-SIG-ME, en faisant par exemple

Code:
RSiteSearch("test random effect", restrict = "R-sig-mix")


Avec un GLMM, le pb est encore plus ardu qu'avec un LMM. En pratique, le package glmmML propose un test par bootstrap dans le cas où l'effet aléatoire est lié à l'intercept. Pour des solutions plus générales, je pense qu'il faut aller vers des méthodes bayésiennes basées sur des algorithmes MCMC. Voir par exemple le package MCMCglmm.

A terme, le package lme4 devrait proposer des solutions, soit par MCMC, soit par profilage de la vraisemblance. Actuellement limité aux LMM.





Citation:

ok j' ai essayé le code .J'ai vu les interventions, mais finalement il n'y aucune regle bien definie sur les tets de significations de composantes de la variance.
meme le test propose ne peut pas etre valide parce que les deux modeles n'ont pas ete construit avec les memes fonctions.
un avec le lmer et l'autre avec lm , donc le test du rapport de vraisemblance ne sera pas valide.
Proposez moi autre chose
Merci beaucoup


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