Conférence : «Introduction aux modèles linéaires généralisés et leurs applications»

 Karim Oualkacha

Professeur (UQAM)

La compréhension de la relation existante entre certains phénomènes (facteurs/variables) qui dépendent d’autres phénomènes (facteurs/variables) est une question bien fréquente dans plusieurs expériences scientifiques. Les modèles linéaires généralisés (GLM), entre autres, ont pour but d’étudier une telle relation. Le modèle de Poisson est un cas particulier des modèles GLM qui permet d’expliquer et/ou prédire une variable d’intérêt à partir d’un ensemble de variables explicatives. Le modèle log-linéaire est un modèle de Poisson dans lequel toutes les variables représentent des effets de facteurs qualitatifs ainsi que leurs interactions. Dans cette présentation, nous allons donner une brève introduction aux modèles GLM, Poisson et log-linéaire. Par la suite, quelques types de modèles log-linéaires seront présentés et illustrés par des exemples ainsi qu’un survol sur les techniques d’estimation et d’inférence statistique pour les paramètres de ces modèles. À l’aide d’un exemple de données réelles, nous allons enfin illustrer les méthodologies présentées.