Analyse bayésienne de courbes de croissance par des modèles à effets mixtes définis par équations différentielles stochastiques.
Donnet, Sophie; Foulley, Jean-Louis; Samson, Adeline (2009), Analyse bayésienne de courbes de croissance par des modèles à effets mixtes définis par équations différentielles stochastiques., 41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, FRANCE
Type
Communication / ConférenceDate
2009Conference title
41èmes Journées de Statistique, SFdSConference city
BordeauxConference country
FRANCEMetadata
Show full item recordAbstract (FR)
On désigne par courbes de croissance des mesures répétées au cours du temps d'un processus continu de croissance sur une population d'individus. Ces données longitudinales sont classiquement analysées par des modèles non-linéaires à effets mixtes dont la fonction de régression impose une évolution monotone croissante du phénomène. Ces modèles de croissance ne permettent pas de modéliser des modifications inattendues du taux de croissance. Nous proposons de prendre en compte ces éventuelles variations à l'aide d'équations différentielles stochastiques déduites du modèle de croissance standard par ajout d'une composante stochastique. Nous développons une méthode d'inférence Bayésienne de ces modèles reposant sur un algorithme de Gibbs et validons ce nouveau modèle en utilisant et en adaptant des critères basés sur la distribution prédictive a posteriori. Nous illustrons la pertinence de notre approche dans le cas d'un modèle de Gompertz sur un jeu de données réelles de croissance de poulets.Subjects / Keywords
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