Modèles mixtes par Groupe Arkesys

REVOIR L'ANALYSE DE LA VARIANCE/n
-Contexte d'utilisation de l'ANOVA/n
-Décomposition de la variance/n
-Conditions de mise en oeuvre de l'ANOVA/n
-Rappels sur la notion d'interaction/n
-Interprétation de la table de l'ANOVA/n
?Les différentes sommes de carrés (type I et III)/n
?Calcul de l'erreur/n
?Significativité des effets/n
?Significativité de l'interaction/n
-Importance des degrés de liberté de l'erreur/n
-Tests de comparaisons multiples des moyennes (Tukey, Bonferroni...)/n
MAÎTRISER LE VOCABULAIRE ET LES CONTEXTES D'APPLICATIONS DES MODÈLES MIXTES/n
-Effets fixes vs effets aléatoires/n
-Présentation des modèles mixtes sur différents plans d'expérience/n
-Mesures répétées/n
-Données hiérarchisées (facteurs à effets aléatoires et imbriqués)/n
-Blocs complets aléatoires/n
-Modèles mixtes vs modèles multiniveaux (modèles mixtes généralisés)/n
COMPRENDRE LES CONSÉQUENCES DE L'INTRODUCTION D'UN FACTEUR À EFFETS ALÉATOIRES DANS LE MODÈLE/n
-Equation du modèle/n
?A effets fixes/n
?A effets aléatoires/n
-Décomposition de la variance/n
-Estimation des coefficients du modèle/n
?A effets fixes/n
?A effets aléatoires/n
-Test de significativité de l'effet d'un facteur/n
?A effets fixes/n
?A effets aléatoires/n
-Conditions d'utilisation du modèle/n
?A effets fixes/n
?A effets aléatoires/n
-Quantification d'un effet aléatoire, calcul des moyennes ajustées/n
-Estimation des composantes de la variance/n
METTRE EN OEUVRE UN MODÈLE MIXTE/n
-Procédure MIXED (et GLM) de SAS/n
-Package nlme de R/n
?Introduction/n
?Guide d'utilisation du package/n
-Interprétation des sorties logiciel/n
-Analyse graphique des résultats (détection graphiques des effets du facteur)/n
-Vérification des conditions d'utilisation du modèle/n
-Sélection de modèles/n
-Présentation et utilisation des différentes techniques d'estimation des coefficients du modèle/n
?Somme des carrées/n
?Maximum de vraisemblance (ML)/n
?Maximum de vraisemblance restreint (REML)/n
-Plans déséquilibrés/n
-Degrés de liberté/n
?Problèmes de convergence /n
COMPRENDRE ET METTRE EN OEUVRE DIFFÉRENTS PLANS EXPÉRIMENTAUX DE TYPE MODÈLE MIXTE/n
-Modèles à 2 facteurs croisés/n
?A effets aléatoires/n
?A effets fixes et effets aléatoires/n
-Modèles à mesures répétées/n
?Selon un facteur/n
?Selon plusieurs facteurs/n
-Modèles à facteurs imbriqués (modèles hiérarchiques)/n
?A effets fixes/n
?A effets aléatoires/n
-Modèle à blocs complets aléatoires/n
-Prise en compte de covariables dans les modèles mixtes/n
COMPRENDRE ET METTRE EN OEUVRE DES MODÈLES ENCORE PLUS COMPLEXES (SUR DEMANDE ET SI LE TEMPS LE PERMET)/n
Une ouverture sur des modèles encore plus complexes pourra être réalisée au cours du stage si le temps le permet. /n
Par exemple, nous pourrons nous intéresser aux/n
-Modèles non linéaires mixtes/n
-Modèles mixtes généralisés (modèles multiniveaux), comme par exemple la régression logistique à effets aléatoires/n

A l'issue de cette formation, l'apprenant sera capable de :/n
-Expliquer le contexte d'application /n
?Des ANOVA à mesures répétées/n
?Des ANOVA hiérarchisées/n
?Des modèles linéaires mixtes/n
?Des modèles mixtes généralisés, des modèles multiniveaux/n
-Vérifier les conditions de mise en oeuvre d'un modèle mixte/n
-Faire la différence entre un facteur à effets fixes et un facteur à effets aléatoires/n
-Comprendre les conséquences mathématiques et biologiques de l'introduction d'un facteur à effets aléatoires /n
-Expliquer les coefficients à estimer dans le modèle/n
-Faire le bon choix entre les différentes méthodes d'estimation des paramètres du modèle/n
?ANOVA (type I, type III)/n
?ML (Maximum Likelihood)/n
?REML/n
-Quantifier un effet aléatoire et calculer les moyennes ajustées de chaque groupe/n
-Mettre en oeuvre un modèle mixte (à effets fixes et aléatoires, à mesures répétées, à facteurs imbriqués, à blocs complets aléatoires...) sous R/n
-Interpréter les sorties logiciel/n