Critère de sélection de variables pour les modèles de régression logistique conditionnelle mixte lorsque la structure des effets aléatoires est inconnue
Nous évaluons la perfomance du critère récemment proposé meanAIC comme critère de sélection de variables pour les modèles de régression logistique conditionnelle mixte. Il s’agit d’un critère basé sur l’information d’Akaike, calculable lorsque le modèle est ajusté à l’aide d’une méthode d’estimation...
| Main Author: | |
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| Other Authors: | |
| Format: | Dissertation |
| Language: | French |
| Published: |
Université Laval
2019
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| Online Access: | http://hdl.handle.net/20.500.11794/36598 |