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1. Modélisation spatiale et temporelle de données agrégées sur les naissances Archivé
Articles et rapports : 12-001-X199000214532
Description :
À l’aide de graphiques et de cartes de la province de Saskatchewan, nous faisons une analyse des naissances enregistrées en 1986 et 1987 par division de recensement. Nous cherchons à déterminer de quelle manière le nombre des naissances est lié aux périodes de l’année et aux régions géographiques; à cette fin, nous établissons des cartes en courbes de niveau qui décrivent le phénomène des naissances de façon uniforme. Le fait qu’il s’agit de données agrégées pose un problème majeur. En deuxième lieu, nous voulons vérifier dans quelle mesure le modèle normal logarithmique de Poisson peut remplacer, pour des données discrètes, le modèle de régression normal pour variables aléatoires continues. À cette fin, une hiérarchie de modèles pour variables aléatoires discrètes sont ajustés aux observations par la méthode du maximum de vraisemblance; il s’agit du modèle de Poisson ordinaire, du modèle de Poisson avec effet des années et des jours ouvrables et du modèle normal logarithmique de Poisson avec effet des années et des jours ouvrables, l’utilisation de ce dernier étant justifiée par l’absence de covariables importantes dans le processus d’ajustement. Comme nous l’indiquons dans l’article, il s’agit là de résultats provisoires.
Date de diffusion : 1990-12-14

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1. Modélisation spatiale et temporelle de données agrégées sur les naissances Archivé
Articles et rapports : 12-001-X199000214532
Description :
À l’aide de graphiques et de cartes de la province de Saskatchewan, nous faisons une analyse des naissances enregistrées en 1986 et 1987 par division de recensement. Nous cherchons à déterminer de quelle manière le nombre des naissances est lié aux périodes de l’année et aux régions géographiques; à cette fin, nous établissons des cartes en courbes de niveau qui décrivent le phénomène des naissances de façon uniforme. Le fait qu’il s’agit de données agrégées pose un problème majeur. En deuxième lieu, nous voulons vérifier dans quelle mesure le modèle normal logarithmique de Poisson peut remplacer, pour des données discrètes, le modèle de régression normal pour variables aléatoires continues. À cette fin, une hiérarchie de modèles pour variables aléatoires discrètes sont ajustés aux observations par la méthode du maximum de vraisemblance; il s’agit du modèle de Poisson ordinaire, du modèle de Poisson avec effet des années et des jours ouvrables et du modèle normal logarithmique de Poisson avec effet des années et des jours ouvrables, l’utilisation de ce dernier étant justifiée par l’absence de covariables importantes dans le processus d’ajustement. Comme nous l’indiquons dans l’article, il s’agit là de résultats provisoires.
Date de diffusion : 1990-12-14

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Date de modification :: 2024-06-08

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