1) Pour les résidus pas plus comparé que ca, ca me semble logique d'avoir des effets multiplicatifs et donc parti direct vers un modele log norm. Je vais creuser un peu et je donne des news. 2) J'avais pensé tout d'abord à un modele de ce type, mais ca suppose un reformatage des données (car je les ai par marée, avec en variable les differentes LPUE), et surtout j'étais parti sur l'idée de faire un ajustement par espèce (cf discussions précedentes). merci 2010/6/30 hilaire.drouineau <hilaire.drouineau@gmail.com>
Salut Benoit, Ca s'est bien passé la St Jean et la fête nationale du Canada? Pour (essayer de) répondre à tes questions:
En commençant par la seconde, t'as regardé tes résidus? Pour que ça change autant, il doit y avoir dans un des cas une des hypothèses sur tes résidus qui n'est pas respectées, ce qui te permettra de choisir. En théorie, on fait souvent une logtransformation sur les cpue (ou fonction gamma). Pour la première, j'ai un peu de mal... Est ce qu'en introduisant des interactions dans ton modèles ça te permettrait pas de mieux estimer tes paramètres? Je pense à un modèle log(LPUE+1)~Espèce:Mois+Espèce:Année+Espèce:Division+Engin+Metier:Espece Les 3 premiers effets te prendraient les variations pouvant s'expliquer par l'abondance, l'effet engin te donnant la standardidation, et le dernier effet te donnant ton ciblage?
A+
Le 29/06/2010 10:23, Benoit Archambault a écrit :
Bonjour à tous,
Dans mon modèle il y a plusieurs espèces (4), plusieurs engins avec parfois plusieurs métiers par engin (profils de capture différents) ou des fois un métier/engin (pas de différence dans les profils de capture). La sélectivité des engins est mal connue et approximée (0 ou 1 suivant les groupes de taille).
Je calcule les coefficients de standardisation d'engin, en faisant la moyenne entre les effets d'un même engin au sein d'un modèle ajusté par espèce sur les LPUE.
Le modèle utilisé est de type :
*log(LPUE_Espece+1)~Engin+Mois+Année+Division+Métier*
Par contre, à l'intérieur d'un même engin, dans certains cas rien n'indique les proportions relatives de chaque espèce capturée. Pour un engin utilisé dans différents métiers, j'utilise l'effet métier pour déterminer un facteur de ciblage par espèce, donc cette info se retrouve dans ce facteur. Mais dans le cas d'un engin utilisé dans un seul métier, mais ciblant plusieurs espèces, il faut bien renseigner une info sur ces proportions relatives. Il n'est pas possible d'avoir un effet métier, celui-ci étant confondu avec l'effet engin. Je pensais peut être utiliser la proportion moyenne débarquée par espèce pour les captures de ce métier comme un proxy du facteur de ciblage. (comme Sigrid a fait je crois)
Je pensais faire ceci lorsque je suis dans la situation un engin = un métier, avec plusieurs espèces capturées. Le souçi c'est que ca me semble pas super homogène avec les autres cas de figure, car en faisant ça, dans certains cas le facteur de ciblage va être estimé à partir de l'effet métier, donc potentiellement supérieur à 1, et dans d'autres comme une proportion, donc compris entre 0 et 1.
Si quelqu'un a une idée je suis preneur.
Sinon, toujours lors de l'ajustement des LPUE, quelque chose me perturbe un peu.
Lorsque je passe en log normale, si je considère l'effet engin, je me retrouve avec des coefficients ordonnés différemment de l'ordre retrouvé dans les données non transformées. Ceci s'explique par la transformation log, qui "aplatit" les valeurs extrêmes, donc la moyenne des CPUE par modalité du facteur engin et la moyenne des logs des même CPUE peuvent être relativement différentes, d'où un ordre des coefficients différents. J'ai vérifié et il n'y pas d'outliers évidents pouvant influencer ces moyennes.
Un exemple concret, avec en vert le classement des coefficients.
*Moyennes des LPUE de crabe par engin.*
Bottom_otter_trawl_stern *1* Danish_Seine *3** * Gillnet_fixed *4* Longline *5 * Scottish_Seine *2* 1981.2602 757.8895 390.1185 374.8961 1263.7139
*Moyennes des log(LPUE+1) par engin*
Bottom_otter_trawl_stern *4* Danish_Seine *3* Gillnet_fixed *5 * Longline *2* Scottish_Seine *1* 4.277569 4.417971 4.020313 4.527365 5.562241
Si quelqu'un a des suggestions pour rémédier à cet effet. L'utilisation d'une distribution gamma ne changerait pas la donne ( car fonction de lien log..).
Merci beaucoup, Benoit
ps : j'espère avoir été clair, mais c'est le matin donc si besoin de précision n'hésitez pas !
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