Phase FPSTAT2
J. BADIA, C. BRUCHOU, C. CHABANET, J-J. DAUDIN, C.DURIER, P. GASQUI, H. MONOD.
Ce module a pour objectif de présenter des méthodes d'analyse quand
des données multiples sont observées sur un même individu. Dans ce
cas, l'échantillon aléatoire des observations multidimensionnelles se
réfère à des individus indépendants, observés à des instants
différents. Ces analyses combinent les aspects multidimensionnel et
temporel. Elles diffèrent des analyses multidimensionnelles classiques
en raison d'un schéma plus structuré des inter-dépendances des
observations ; elles diffèrent des séries temporelles classiques (une
longue série d'observations sur un seul individu) par la présence d'un
grand nombre de séries temporelles courtes (une par individu).
Le
sujet étant particulièrement vaste, des choix doivent être faits à
partir des besoins exprimés à l'INRA et des compétences des
biométriciens. Un groupe de travail a été mis en place pour arrêter un
programme, il a examiné quelques exemples proposés par des biologistes
se réfèrant à des dispositifs expérimentaux suivis dans le temps. des
régressions avec erreurs autocorrélées, des modèles mixtes.