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Academic literature on the topic 'Modèles d'équations d'estimation généralisées'

Author: Grafiati
Published: 25 May 2024
Last updated: 31 July 2025

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Journal articles on the topic "Modèles d'équations d'estimation généralisées"

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Savard, N., P. Levallois, LP Rivest, and S. Gingras. "Incidence des caractéristiques individuelles et des caractéristiques du contexte sur les nouveau-nés de faible poids : une étude d'observation au Québec." Maladies chroniques et blessures au Canada 34, no. 1 (2014): 50–58. http://dx.doi.org/10.24095/hpcdp.34.1.07f.

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Abstract:
Introduction Nous avons analysé les liens entre certaines variables contextuelles, certaines caractéristiques des mères et le risque de donner naissance à des nouveau-nés très petits pour l'âge gestationnel (TPAG) au Québec entre 2000 et 2008. Méthodologie Les variables liées au contexte ont été tirées de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes, du Recensement canadien et du Registre des naissances du Québec. Les variables individuelles provenaient aussi du Registre des naissances du Québec. Les rapports de cotes (RC), ajustés selon l'âge de la mère, la scolarité, la parité,
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Dissertations / Theses on the topic "Modèles d'équations d'estimation généralisées"

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Cassely, Ludovic. "Essais sur la performance sociétale des entreprises dans un contexte international : une approche par la diversité des modèles de capitalisme." Electronic Thesis or Diss., Toulon, 2020. http://www.theses.fr/2020TOUL2001.

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Abstract:
L'entreprise dans une démarche de performance globale et face aux nombreux défis du monde contemporain, doit à la fois concilier des impératifs de rentabilité, de pérennité et de performance mais également devenir "vertueuse" vis à vis du monde qui l'entoure. Cet engagement implique des contraintes en termes d'organisation, de respect de l'environnement mais aussi dans les rapports avec les parties prenantes internes et externes et plus globalement vis à vis de la société.Dans ce contexte, la thèse a pour objectif d’identifier, à l’appui des données sociétales fournies par Vigéo-Eiris (base lo
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Veilleux, Lucie. "Modélisation de la trajectoire criminelle de jeunes contrevenants à l'aide de modèles linéaires généralisés mixtes." Thesis, Université Laval, 2005. http://www.theses.ulaval.ca/2005/23128/23128.pdf.

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Abstract:
La régression linéaire est souvent utilisée en pratique afin de trouver une relation entre une variable réponse et une ou plusieurs variable(s) explicative(s). Une lacune de cette méthode est qu’elle est inappropriée si la variable réponse en est une de dénombrement. Dans un tel cas, la régression de Poisson doit être utilisée. Ce mémoire décrira de façon détaillée la régression de Poisson. Les propriétés de la loi de Poisson seront énoncées dans le but d’expliquer la régression de Poisson. Les équations d’estimation généralisées (GEE) seront ensuite introduites dans un éventuel but d’élargir
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Zeghnoun, Abdelkrim. "Relation à court terme entre pollution atmosphérique et santé : quelques aspects statistiques et épidémiologiques." Paris 7, 2002. http://www.theses.fr/2002PA077199.

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Tami, Myriam. "Approche EM pour modèles multi-blocs à facteurs à une équation structurelle." Thesis, Montpellier, 2016. http://www.theses.fr/2016MONTT303/document.

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Abstract:
Les modèles d'équations structurelles à variables latentes permettent de modéliser des relations entre des variables observables et non observables. Les deux paradigmes actuels d'estimation de ces modèles sont les méthodes de moindres carrés partiels sur composantes et l'analyse de la structure de covariance. Dans ce travail, après avoir décrit les deux principales méthodes d'estimation que sont PLS et LISREL, nous proposons une approche d'estimation fondée sur la maximisation par algorithme EM de la vraisemblance globale d'un modèle à facteurs latents et à une équation structurelle. Nous en é
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Books on the topic "Modèles d'équations d'estimation généralisées"

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Generalized Linear Models with Random Effects: Unified Analysis via H-likelihood (Monographs on Statistics and Applied Probability). Chapman & Hall/CRC, 2006.

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2

Nelder, John A., Yudi Pawitan, and Youngjo Lee. Generalized Linear Models with Random Effects: Unified Analysis Via H-Likelihood, Second Edition. Taylor & Francis Group, 2018.

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3

Nelder, John A., Yudi Pawitan, and Youngjo Lee. Generalized Linear Models with Random Effects: Unified Analysis Via H-Likelihood. Taylor & Francis Group, 2010.

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4

Nelder, John A., Yudi Pawitan, and Youngjo Lee. Generalized Linear Models with Random Effects: Unified Analysis Via H-Likelihood, Second Edition. Taylor & Francis Group, 2018.

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5

Nelder, John A., Yudi Pawitan, and Youngjo Lee. Generalized Linear Models with Random Effects. Taylor & Francis Group, 2021.

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6

Nelder, John A., Yudi Pawitan, and Youngjo Lee. Generalized Linear Models with Random Effects: Unified Analysis Via H-Likelihood, Second Edition. Taylor & Francis Group, 2018.

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7

Generalized Linear Models with Random Effects: Unified Analysis Via H-Likelihood, Second Edition. Taylor & Francis Group, 2018.

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