Notes de cours

Une note complète par séance, à lire avant le cours et à suivre en classe.

Chaque note contient les objectifs de la séance, la théorie avec les démonstrations des résultats clés, des exemples traités en R, des encadrés « À retenir », « Grille méthodologique » et « Niveau doctorat », puis des exercices. Les sorties R qu’on y trouve proviennent d’exécutions réelles du code présenté.

Séance	Date	Notes	Pages
1	15 janv.	Rappels d’inférence asymptotique et estimateurs M	20
2	22 janv.	Études de simulation	17
3	29 janv.	Modèles linéaires mixtes et modèles linéaires mixtes généralisés	22
4	5 févr.	Modèles additifs généralisés (mixtes)	19
5	12 févr.	Étude de cas 1 : effets intra et inter-grappes	15
6	19 févr.	Équations d’estimation généralisées, fonction d’influence et robustesse	26
7	26 févr.	Étude de cas 2 : estimation ciblée de l’effet d’un biomarqueur	17
8	12 mars	Données manquantes I : mécanismes, vraisemblance et imputation multiple	20
9	19 mars	Données manquantes II : pondération par probabilité inverse et GEE pondérées	17
10	2 avril	Étude de cas 3 : échantillonnage à deux phases et erreur de mesure	17
11	9 avril	Tests multiples	22

Code R complet des exemples : section 8 · section 9 · section 11.

Ces notes ont été rédigées à partir du matériel de Lajmi Lakhal-Chaieb et d’Alexandre Bureau. Le manuel de référence est Wu, L. (2010), Mixed Effects Models for Complex Data.