Modele unique en abrege mu

Il y a trois buts pour un modèle statistique, selon Konishi & Kitagawa. [4] pour de nombreuses infections, y compris la rougeole, les bébés ne sont pas nés dans le compartiment sensible, mais sont immunisés contre la maladie pendant les premiers mois de la vie en raison de la protection contre les anticorps maternels (transmis à travers le placenta et en plus par le colostrum ). C`est ce qu`on appelle l`immunité passive. Ce détail supplémentaire peut être montré en incluant une classe M (pour l`immunité dérivée de la maternité) au début du modèle simulation est un outil puissant pour évaluer l`ajustement du modèle (Gelman & Hill, 2007; Kéry, 2010; Zuur & Ieno, 2016), mais est rarement utilisé. La prémisse ici est simple: lors de la simulation d`une variable de réponse à partir d`un ensemble donné d`estimations de paramètres (un modèle), l`ajustement du modèle à ces données de réponse «idéales» simulées devrait être comparable à l`ajustement du modèle à la variable de réponse réelle (Kéry, 2010). Chaque itération génère un jeu de données simulé qui permet de calculer une statistique d`intérêt telle que la somme des valeurs résiduelles carrées (Kéry, 2010), la statistique de surdispersion (Harrison, 2014) ou le pourcentage de zéros pour un modèle de poisson (zuur & Ieno, 2016). Si le modèle est un bon ajustement, après un nombre suffisamment élevé d`itérations (par exemple 10 000), la distribution de cette statistique devrait englober la statistique observée dans les données réelles. Des écarts significatifs en dehors de cette distribution indiquent que le modèle est un mauvais ajustement (Kéry, 2010). La figure 3 montre un exemple d`utilisation de la simulation pour évaluer l`ajustement d`une GLMM de poisson. Après avoir ajusté un GLMM pour compter les données, nous souhaitera peut-être vérifier la surdispersion et/ou l`inflation zéro, dont la présence pourrait suggérer que nous devons ajuster notre stratégie de modélisation. La simulation de 10 000 jeux de données à partir de notre modèle révèle que la proportion de zéros dans notre véritable donnée est comparable à une attente simulée (Fig. 3A). Inversement, en simulant des jeux de données 1 000 et en réajustant notre modèle à chaque DataSet, nous voyons que la somme des valeurs résiduelles de Pearson au carré pour la donnée réelle est beaucoup plus grande que l`attente simulée (Fig.

3B), ce qui donne des preuves de surdispersion (Harrison, 2014). Nous pouvons utiliser la distribution de fréquence simulée de cette statistique d`essai pour dériver une moyenne et un intervalle de confiance de 95% pour la surdispersion en calculant le rapport de notre statistique de test aux valeurs simulées (Harrison, 2014). La statistique de dispersion de notre modèle est de 3,16 (95% CI [- Ainsi, les simulations nous ont permis de conclure que notre modèle est surdispersé, mais que cette surdispersion n`est pas due à une inflation nulle. Tous les codes R pour reproduire ces simulations sont fournis dans le Figshare: DOI 10.6084/M9. figshare. 5173396. Comprendre si votre conception expérimentale/échantillonnage appelle à des effets aléatoires imbriqués ou croisés n`est pas toujours simple, mais il peut aider à visualiser la conception expérimentale en la dessinant (voir Schielzeth & Nakagawa, 2013; Fig. 1), ou tabuler vos observations par ces facteurs de regroupement (par exemple avec la commande`table`dans R) pour identifier la façon dont vos données sont distribuées.

Nous préconisons que les chercheurs veillent toujours à ce que leurs niveaux de variables de regroupement d`effets aléatoires soient étiquetés de manière unique.

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