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r_atelier8 [2016/09/05 16:13]
vincent_fugere [0. Le modèle linéaire ... et où il échoue]
r_atelier8 [2019/08/08 17:57] (current)
mariehbrice [Atelier 8 : Modèles additifs généralisés]
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 Cette série de [[r|10 ateliers]] guide les participants à travers les étapes requises afin de maîtriser le logiciel R pour une grande variété d’analyses statistiques pertinentes en recherche en biologie et en écologie. Ces ateliers en libre accès ont été créés par des membres du CSBQ à la fois pour les membres du CSBQ et pour la grande communauté d’utilisateurs de R. Cette série de [[r|10 ateliers]] guide les participants à travers les étapes requises afin de maîtriser le logiciel R pour une grande variété d’analyses statistiques pertinentes en recherche en biologie et en écologie. Ces ateliers en libre accès ont été créés par des membres du CSBQ à la fois pour les membres du CSBQ et pour la grande communauté d’utilisateurs de R.
  
 +//Le contenu de cet atelier a été révisé par plusieurs membres du CSBQ. Si vous souhaitez y apporter des modifications,​ veuillez SVP contacter les coordonnateurs actuels de la série, listés sur la page d'​accueil//​
 ====== Atelier 8 : Modèles additifs généralisés ====== ====== Atelier 8 : Modèles additifs généralisés ======
  
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 **Résumé:​** L'​objectif de l'​atelier d'​aujourd'​hui sera d'​examiner ce que nous entendons par un modèle non-linéaire et comment les GAMs (modèles additifs généralisés) nous permettent de modéliser les relations non-linéaires. Nous examinerons également comment tracer et interpréter ces relations non-linéaires,​ comment ajouter des interactions,​ comment prendre en compte la non-indépendance des données (//e.g.// erreurs autocorrélées) et comment inclure des effets aléatoires en se basant sur les ateliers précédents. Enfin, nous allons brièvement aborder la mécanique derrière le fonctionnement des GAMs. **Résumé:​** L'​objectif de l'​atelier d'​aujourd'​hui sera d'​examiner ce que nous entendons par un modèle non-linéaire et comment les GAMs (modèles additifs généralisés) nous permettent de modéliser les relations non-linéaires. Nous examinerons également comment tracer et interpréter ces relations non-linéaires,​ comment ajouter des interactions,​ comment prendre en compte la non-indépendance des données (//e.g.// erreurs autocorrélées) et comment inclure des effets aléatoires en se basant sur les ateliers précédents. Enfin, nous allons brièvement aborder la mécanique derrière le fonctionnement des GAMs.
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 +**Lien vers la nouvelle [[https://​qcbsrworkshops.github.io/​workshop08/​workshop08-fr/​workshop08-fr.html|présentation Rmarkdown]]** ​
  
 Lien vers la présentation Prezi associée : [[https://​prezi.com/​ddkjfsxlr-za/​| Prezi]] Lien vers la présentation Prezi associée : [[https://​prezi.com/​ddkjfsxlr-za/​| Prezi]]