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organisé conjointement par l'INA Paris-Grignon, le Département de Génétique Animale de l'INRA et l'Ecole Doctorale ABIES et patronné par la Société Française de Statistique

New insights into mixed model methodology with applications to genomics and biostatistics

21-25 mai 2007, La-Londe-les-Maures, France

par Jean-Louis FOULLEY et Florence JAFFREZIC

La méthodologie du modèle mixte (MMM) est une procédure clef pour l'analyse de données corrélées, dans une gamme variée de structures de covariance, à la fois dans le cadre du modèle linéaire et du modèle non linéaire. Nous sommes maintenant à une nouvelle étape, qui implique des approches de modélisation de plus en plus sophistiquées. Celles-ci impliquent la modélisation à différentes échelles d'organisation (populations et individus ; modèles sur la moyenne et sur la variance) ainsi que l'emploi de systèmes dynamiques fondés sur les équations différentielles ordinaires ou stochastiques, dans le domaine de l'analyse des données fonctionnelles. Par ailleurs, les approches d'inférence par approximation des modèles mixtes non linéaires ont clairement atteint leurs limites et l'emploi de méthodes exactes devient nécessaire. De telles approches sont aujourd'hui réalisables, grâce à la disponibilité des méthodes de Monte Carlo, comme les méthodes "Metropolis" ou du "Gibbs sampling". Ces méthodes peuvent être appliquées tant dans le cadre statistique "classique" (maximum de vraisemblance et algorithme EM) que dans le cadre bayésien.

L'objectif de ce cours est, d'une part, de passer en revue, de façon didactique, ces nouveaux outils et, d'autre part, d'en montrer les multiples applications dans différents domaines des biostatistiques, avec manipulation de logiciels existants (par exemple, SAS, winbugs, logiciels de la famille R). Une attention particulière sera apportée aux exemples et au traitement de jeux de données réelles.

code pour embarquer la vidéo : >>>    http://www.youtube.com/embed/kx9hvXzrI8s    <<<






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