Description
Cours avancé sur modèles et méthodes pour données dépendantes, avec accent sur données non distribuées normalement. Sujets : modèles linéaires et modèles linéaires généralisés à effets mixtes, modèle logistique pour données binaires, modèle log-linéaire pour données de comptage, modèles marginaux vs conditionnels, équations d'estimation généralisées, données manquantes.
Préalables
- Préalable(s) : Connaissance de l'analyse de régression simple.
Conditions et modalités
- Préalable(s) : Connaissance de l'analyse de régression simple.
Texte de référence dans sa langue d’origine
Advanced course in models and methods for dependent data, an emphasis on non-normally distributed data. Topics include linear and generalized linear mixed models, logistic model for binary data, log-linear model for count data, marginal vs. conditional models, generalized estimating equation, missing data.
- Prerequisite(s): Knowledge of simple regression analysis.
Sources et références
Les dates et les sources sont conservées pour vous aider à vérifier les renseignements. Les traductions sont proposées pour faciliter la lecture; la source officielle fait référence pour les conditions et les exigences.
Référence source : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/STAT/