Présentation des méthodes et des modèles statistiques qui permettent de prendre en compte le phénomène de surdispersion dans l'analyse statistique des données de comptage. L'auteur insiste particulièrement sur les avancées dans le domaine des modèles de régression à inflation de zéros. Il illustre ses propos de données réelles issues du champ de l'économie de la santé traitées avec le logiciel R. ©Electre 2025
Biostatistique et sciences de la santé
La surdispersion est un phénomène couramment rencontré en analyse statistique des données de comptage. Elle survient dans de nombreux domaines comme l'assurance, l'économie et l'épidémiologie. Ses causes sont variées, par exemple la présence d'une hétérogénéité inobservée entre individus ou l'inflation de zéros.
Cet ouvrage présente des méthodes et modèles statistiques qui permettent de prendre en compte cette surdispersion. Il met l'accent notamment sur les avancées récentes obtenues dans le domaine des modèles de régression à inflation de zéros. Des applications sur données réelles, traitées avec le logiciel R, accompagnent la présentation. En particulier, un jeu de données issu du champ de l'économie de la santé sert de fil conducteur dans la majeure partie de l'ouvrage.
Méthodes statistiques pour l'analyse de données de comptage surdispersées est accessible à tout lecteur, statisticien de formation ou non, qui sait mettre en oeuvre les modèles de régression linéaires et linéaires généralisés.
Paru le : 15/11/2018
Thématique : Laboratoire Imageries médicales
Auteur(s) : Auteur : Jean-François Dupuy
Éditeur(s) :
Iste éditions
Collection(s) : Bioingénierie médicale
Série(s) : Non précisé.
ISBN : 978-1-78405-522-6
EAN13 : 9781784055226
Reliure : Broché
Pages : 174
Hauteur: 24.0 cm / Largeur 16.0 cm
Épaisseur: 1.1 cm
Poids: 0 g
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