Etant rassuré pour cette démarche, pouvez-vous me confirmer que dans le cadre d'utilsiation de la fonction gml dans R, mon jeux de données peut être de la forme suivante:
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Année Secteur d’activité Pathologie Effectif
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Annee 1 SA 1 Patho 1 nb (Pst pour Patho 1, SA1 et Annee 1)
Annee 1 SA 1 Patho 2 nb (Pst pour Patho 2, SA1 et Annee 1)
Annee 1 SA 2 Patho 1 nb (Pst pour Patho 1, SA2 et Annee 1)
. SA3 Patho 1
. . .
. . .
Annee n . .
Annee n SA n Patho n nb (Pst pour Patho n, SA n et Annee n)
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ou:
N= 9 le nombre d'année (variable Année)
Y= Effectif : le nombre de pathologie par année, secteur d'activité
X= * Secteur d'activité
* Pathologie (groupe, classification)
* Sexe
* ...
Si j'ai bien compris, vous me déconseillez d'utiliser un modèle à inflation zéro.
De ce fait, pourrais je modéliser la présence de surdispersion par :
1/ la correction par le ratio de pearson?
2/ ou par l'inclusion d'un terme de bruit dans mon modèle ?
Pour l'étude de la tendance, j'ai prévu les tests de corrélation de rang associées aux graphes brutes. Pensez vous que ça soit une bonne méthode?
Je vous remercie par avance.[list=][/list]