Modèle linéaire généralisé mixte et hétéroscédasticité

[invite63c12cb0]

Bonjour à toutes et à tous,

Dans le cadre d'un stage de Master 1 en écologie, je m'attaque au Modèle linéaire généralisé mixte. J'utilise R et mon modèle à la forme :

lme1<-lme(logdist~as.factor(year)+as.factor(exchange)+as.factor(state),random=~1|ind)

Pour vérifier une violation de l'homogénéité, j'utilise ce code :

E2 <- resid(M1.lme, type = "normalized")
> F2 <- fitted(M1.lme)
> op <- par(mfrow = c(2, 2), mar = c(4, 4, 3, 2))
> MyYlab <- "Residuals"
> plot(x = F2, y = E2, xlab = "Fitted values", ylab = MyYlab)
> boxplot(E2 ~ state,main = "State", ylab = MyYlab)
> boxplot(E2 ~ year,main = "Year", ylab = MyYlab)
> boxplot(E2 ~ exchange,main = "Exchange", ylab = MyYlab)
> par(op)

J'obtient le résultat suivant :


On voit dans la figure A une forme de cône que j'ai accentué par 2 traits. Cette forme témoigne d'une hétéroscédasticité.
Est ce que cela va avoir des conséquences lourdes sur le modèle? Comment puis-je réduire des éventuelles biais?

Par avance Merci
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[invite179e6258]

bonjour,

1) ce que tu ajustes n'est pas un modèle linéaire généralisé il me semble.

2) pour ce qui est d' l'hétéroscédasticité, il te faut soit transformer la réponse, soit introduire d'autres variables, soit transformer les variables déjà dans le modèle, soit justement faire du GLM avec la fonction lien qui va bien, ou encore tout ça à la fois...

[invite63c12cb0]

Bonjour, Merci de ta réponse.

Qu'est ce qui te fait dire que mon modèle n'est pas un modèle linéaire généralisé? De ce que j'ai compris, un modèle linéaire généralisé permet d'utiliser le modèle linéaire sur des distributions normale mais aussi sur d'autres distribution comme poisson, logistique... et en plus il gère les cas de dépendance quand la méthode d'échantillonnage est hiérarchisée. Je me trompe?
J'ai aussi compris que le modèle linéaire généralisé mixte prend en compte l'effet fixe et un effet aléatoire qui chez moi est l'individu.

J'ai transformé la variable réponse par un log, je ne peux pas introduire d'autre variables explicatives.

soit transformer les variables déjà dans le modèle

Tu veux dire que je devrais essayer de transformer mes variables explicatives?

[invite63c12cb0]

Le problème est toujours d'actualité. Quelqu'un aurait de plus amples informations?

[A voir en vidéo sur Futura]