GLM hiérarchique dans R

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GLM hiérarchique dans R

Message  Julien le Lun 7 Sep - 20:36

Salut à tous,
J'ai une petite question concernant l'application d'un modèle linéaire généralisé à niveaux hiérarchiques dans le logiciel R. Je n'ai pas de souci pour construire mon modèle mais je ne sais pas si je peux interpréter les résultats de l'analyse de variance tels quels.
Je m'explique, lorsque qu'on construit un modèle linéaire simple (pas généralisé!) à niveaux hiérarchiques, R renvoie les mauvaises p-values car il calcule les statistiques de F en utilisant toujours le carré moyen résiduel comme dénominateur. Il faut alors recalculer soi-même les vrais F en divisant non pas systématiquement par le carré moyen résiduel mais par le carré moyen du dernier niveau inférieur significatif.
Ma question est donc : comment procéder avec un GLM qui fonctionne avec du maximum de vraisemblance et pas avec des estimations de carrés moyens ?
Bon j'espère avoir été à peu près clair. Peut-être que dans le cas du GLM il n'y a pas besoin de recalculer les p-values ???

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Re: GLM hiérarchique dans R

Message  nik le Jeu 10 Sep - 9:49

salut,

Pas vraiment d'idée à priori car je n'ai jamais eu à employer ce genre de modèle, mais as tu cherché s'il n'existe pas un package qui traite ce genre de modèle ? Par exemple en utilisant la fonction RSiteSearch().

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Re: GLM hiérarchique dans R

Message  Julien le Sam 12 Sep - 14:17

Salut,
j'avais effectivement commencé par chercher des infos grâce à RSiteSearch mais sans grand succès. Pas toujours évident de trouver son bonheur dans cette myriade de packages et fonctions en tout genre. Mais je ne désespère pas.
Merci!

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Re: GLM hiérarchique dans R

Message  nik le Dim 13 Sep - 15:36

Alors dans ce cas il te reste à tenter la R-list Smile. On se fait parfois un peu allumer par des gars qui ne supportent pas les questions trop basique mais généralement c'est là où on peut obtenir les réponses les plus fiables et les plus précises. Par contre c'est "Shakespeare langage required" Wink

Mais il me semble en tout cas que tu dois pouvoir te baser sur les critères type AIC s'il s'agit juste d'un problème de p-value. En plus les p-value c'est très foireux comme approche bien que cela soit très répandu (cf. les travaux de Burnham & Anderson)

Bon courage en tout cas et si tu obtiens une réponse, fais nous en profiter via le forum : c'est toujours bon à prendre.

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