Séries temporelles et modèles de régression. Application à l'analyse des associations à court terme entre la pollution atmosphérique et la santé

Publié le 1 Janvier 2005
Mis à jour le 5 juillet 2019

Ce guide abordera d'abord la définition de série temporelle ainsi que l'analyse de ses différentes composantes à partir d'exemples (chapitre 2). Dans la suite de ce chapitre, nous exposerons la notion de processus, substrat théorique nécessaire à la formalisation des séries temporelles. Suivront quelques exemples de processus et nous terminerons par l'intérêt du recours aux séries temporelles. Le chapitre 3 sera dédié aux modèles linéaires et additifs généralisés, outils éminemment utiles dans de nombreux secteurs des statistiques et de l'épidémiologie. Les méthodes d'ajustement dédiées à ces modèles complèteront ce chapitre. Les principes généraux de la (des) modélisation(s) des séries temporelles feront l'objet du chapitre 4, tout en évoquant les qualités et les défauts des modèles proposés. Le chapitre suivant (chapitre 5) présentera les caractéristiques de base du logiciel S-PLUS® (commandes, manipulation de données) et survolera les instructions propres à la démarche de la modélisation. Partant d'exemples, nous détaillerons, dans le sixième et dernier chapitre, les différentes étapes de la modélisation en motivant les choix à chaque étape et en décrivant les commandes ad hoc sur S-PLUS®.

Auteur : Eilstein D, Zeghnoun A, Le Tertre A, Cassadou S, Filleul L, Pascal L, Prouvost H, Declercq C, Saviuc P, Lefranc A, Nunes C, Chardon B, D'helf M, Jusot JF, Fabre P, Medina S, Quenel P
Année de publication : 2005
Pages : 240 p.