Literatura académica sobre el tema "Modèles d'équations d'estimation généralisées"

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, l'état matrimonial et le pays de naissance, ont été évalués au moyen de modèles de régression logistique multiniveau (par des équations d'estimation généralisées). Résultats Les naissances survenues dans les quartiers présentant une proportion élevée de résidents sédentaires (RC : 1,07, intervalle de confiance [IC] à 95% : 1,01 à 1,11) et dans les quartiers présentant une proportion moyenne (RC : 1,09, IC à 95% : 1,05 à 1,15) ou élevée de résidents souffrant d'insécurité alimentaire (RC : 1,05, IC à 95% : 1,01 à 1,11) présentaient un risque accru d'être TPAG. Le risque de naissance de nouveau-né TPAG était plus faible dans les quartiers présentant une proportion moyenne de résidents mariés (RC : 0,94, IC à 95 % : 0,90 à 0,98).

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 longitudinale 2004-2015), la diversité des facteurs pouvant expliquer la dynamique des comportements sociétaux sur le long terme dans un contexte international au travers de l’appartenance à un modèle de capitalisme.A l’appui d’un cadre théorique pluraliste, elle tente de répondre à cet objectif au travers de trois questions de recherche qui vont permettre :- D’identifier les déterminants de la performance sociétale sur le long terme grâce à une analyse multi-niveaux ;- De mesurer l’impact de la crise de 2008 sur le niveau de performance sociétale des firmes en analysant le niveau d’implication des entreprises avant, pendant et après cette période ;- D’apprécier la dynamique d’amélioration à long terme des performances sociétales en comparant les résultats des entreprises ayant les meilleures notations sociétales avec celles moins bien notées
In a global performance approach and in the face of the many challenges of the contemporary world, the company must reconcile the imperatives of profitability, sustainability and performance, but also become "virtuous" with respect to the world around it. This commitment implies constraints in terms of organization, respect for the environment, but also in relations with internal and external stakeholders and more generally with respect to society.In this context, the aim of the thesis is to identify, with the support of societal data provided by Vigéo-Eiris (longitudinal basis 2004-2015), the diversity of factors that can explain the dynamics of societal behaviour in the long term in an international context through belonging to a model of capitalism.With the support of a pluralistic theoretical framework, she tries to answer this objective through three research questions that will allow :- To identify the determinants of societal performance over the long term through a multi-level analysis ;- To measure the impact of the 2008 crisis on the level of societal performance of firms by analyzing the level of involvement of firms before, during and after this period ;- To assess the dynamics of long-term improvement in societal performance by comparing the results of the companies with the best societal ratings with those with lower ratings

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 la régression de Poisson dans les situations où les données sont corrélées (par exemple, les données longitudinales). Les modèles linéaires généralisés mixtes seront aussi considérés. Les modèles additifs généralisés seront ensuite brièvement expliqués et nous présenterons finalement une étude détaillée d’une base de données sur les trajectoires criminelles de jeunes contrevenants.

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 étudions les performances sur des données simulées et nous montrons, via une application sur des données réelles environnementales, comment construire pratiquement un modèle et en évaluer la qualité. Enfin, nous appliquons l'approche développée dans le contexte d'un essai clinique en cancérologie pour l'étude de données longitudinales de qualité de vie. Nous montrons que par la réduction efficace de la dimension des données, l'approche EM simplifie l'analyse longitudinale de la qualité de vie en évitant les tests multiples. Ainsi, elle contribue à faciliter l'évaluation du bénéfice clinique d'un traitement
Structural equation models enable the modeling of interactions between observed variables and latent ones. The two leading estimation methods are partial least squares on components and covariance-structure analysis. In this work, we first describe the PLS and LISREL methods and, then, we propose an estimation method using the EM algorithm in order to maximize the likelihood of a structural equation model with latent factors. Through a simulation study, we investigate how fast and accurate the method is, and thanks to an application to real environmental data, we show how one can handly construct a model or evaluate its quality. Finally, in the context of oncology, we apply the EM approach on health-related quality-of-life data. We show that it simplifies the longitudinal analysis of quality-of-life and helps evaluating the clinical benefit of a treatment