En réponse à Patrick Giraudoux <patrick.giraudoux@univ-fcomte.fr>:
Voila une application, qui a à peu près le même objectif. C'est assez rustique au point de vue
méthodologique mais ça marche assez bien..
http://www.steph280.freesurf.fr/files/articles/PrevVetMed2002.pdf
Cordialement.
> Bonjour,
>
> Je suis en train de ramer pour résoudre un problème dont je n'arrive pas
> à
> croire qu'il ne soit pas trivial, vu qu'il doit se poser à quiconque
> fait de
> l'épidémiologie, et que les épidémiologistes sont légions. Il est (en
> principe) très simple. Je dispose de données spatialisées sous forme
> de
> présence/absence (ex. points représentants des renards -ou des crottes-
> qui
> sont ou non
> porteur de l'échinocoque multiloculaire, Em) ou de données spatialisées
> de
> villages où n1 personnes sont atteintes par Em et n2 ne le sont pas.
> Je
> souhaiterais, à partir de tels jeux empiriques de données, "prédire"
> dans
> l'espace étudié des probabilités (= prevalences) sur une grille de
> coordonnées: une procédure, par exemple, analogue à celle pratiquée pour
> un
> Krigeage. Ca serait encore mieux si cette prédiction pouvait
> optionnellement
> être guidée par des co-variables (d'environnement) dont ont sait par
> ailleurs qu'elles sont corrélées aux prévalences.
>
> GeoRGlm empoigne ce type de problème par les techniques dites MCMC,
> manque
> de pot mon background en maths et ma patience qui se facine
> difficilement
> pour l'outil, ne me permettent pas de nager comme un poisson dans
> cette
> approche. Plutôt d'y couler comme un fer à repasser. Je recherche donc
> des
> exemples commentés "à appliquer" qui me permettraient par le geste
> (bienfaits de l'apprentissage artisanal) d'avoir une compréhension
> suffisamment pratique et critique de ces développement théoriques
> (dans
> l'esprit de ce que nos bienfaiteurs de Lyon prodiguent à travers ADE
> pour
> d'autres méthodes).
>
> Quelqu'un pourrait-il m'aider en me donnant une ou plusieurs pistes:
>
> - soit sur des méthodes alternatives plus abordables. GLM avec fonction
> de
> lien binomiale ou poisson avec coordonnées géographiques en
> covariables
> s'abstenir, me semble-t-il. Ca me parait un peu trop rustique pour
> être
> honnête sauf à avoir des gradients unidirectionnels (ou presque) à
> analyser -et on aurait, toujours me semble-t-il un serpent qui se mort
> la
> queue. Mais je me plante peut-être dans cette appréciation.
>
> - soit sur des publis ou documents qui ne sont pas sur le site de
> GeoRglm
> qui me permettraient de dépasser le problème constitué par le manque
> de
> "documentation pour les nuls" de GeoRglm.
>
> - soit me dire simplement si c'est trivial ou non, si oui ce qui m'a
> échappé, sinon d'attendre quelques années (siècles?) pour que ce soit
> devenu
> trivial.
>
> Question subsidiaire, peut-être idiote également: existe-t-il un GLM
> avec
> une fonction de lien "binomiale négative". Ca me semblerait utile pour
> traiter de données très agrégées comme le sont souvent les
> parasites...
> Apparemment la fonction glm de R n'offre pas cette possibilité. Si
> elle
> existe, serait-elle applicable en géostats pour le problème précité?
>
> Bon, c'est tout pour aujourd'hui...
>
> Bien cordialement à tous,
>
> Patrick Giraudoux
>
>
>
> Université de Franche-Comté
> Laboratoire de Biologie environnementale
> EA3184 usc INRA
> F-25030 Besançon Cedex
>
> tél.: +33 381 665 745
> fax.: +33 381 665 797
> http://lbe.univ-fcomte.fr
>
>
>
>
> > Dave,
> >
> > Fantastic! Thanks for all those informations (including Cs). I am not
> sure
> > that I will be capable to understand everything (eg a sight to the
> MCMC
> > introduction make me feel how I would like to be better in
> maths...).
> > However I really feel that not to handle those bloody
> binomial/Poisson
> (even
> > negbinomial) in the proper way of Geostats will limit our relevance on
> any
> > spatial data set on prevalence or presence/absence distribution. I
> wonder
> > how those trivial issues of epidemiology and ecology (= to predict a
> > probability from such data) are fucking hell adressed properly in term
> of
> > geostatistics by all those buggers who work on spatial data... can
> hardly
> > believe it has never be done somewhere by someone!
> >
> > Keep in touch,
> >
> > Cheers,
> >
> > Patrick
> >
> >
> > ----- Original Message -----
> > From: "David Pleydell" <D.R.J.Pleydell@pgr.salford.ac.uk>
> > To: <pgiraudo@univ-fcomte.fr>
> > Sent: Saturday, December 20, 2003 9:10 PM
> > Subject: Diggle Papers
> >
> >
> > > Hi Patrick
> > > I hope the journey home was smooth and painless. Regarding MCMC
> and
> > > geostats I wonder if you've seen these papers?
> > >
> > > Childhood malaria in the Gambia: a case-study in model-based
> geostatistics
> > > Diggle P, Moyeed R, Rowlingson B, Thomson M
> > > JOURNAL OF THE ROYAL STATISTICAL SOCIETY SERIES C-APPLIED
> STATISTICS
> > > 51: 493-506 Part 4 2002
> > >
> > > If your library doesn't have this journal a draft version of this
> paper
> is
> > > available from Peters web site...
> > > http://www.maths.lancs.ac.uk/~diggle/papers/
> > > ...the file is called "malaria.ps", it is in postscript format so
> you
> will
> > > need the (free) GhostView/Ghostscript software to read it.
> > > On the same web site the data for the study are made publicly
> > > available, if we start to use this MCMC technique then we should
> first
> > try
> > > to emulate their study to check we are doing things right.
> > >
> > > Also, this is worth reading: Introduction to MCMC.
> > > http://www.math.auc.dk/~merete/SS-and-CM2001/pdgr.pdf
> > >
> > > If you work your way through THAT lot and still have a clear head
> then
> you
> > > are doing better than me!
> > >
> > > A bien tot
> > > Dave
> > >
> > >
> > >
> > > ************************************************
> > > David Pleydell
> > > D 31 Peel Building
> > > Telford Institute of Environmental Systems
> > > School of Environment and Life Sciences
> > > University of Salford
> > > M5 4WT
> > > phone: +44 161 2952094
> > > fax: +44 161 295 5015
> > >
> >
>
>
>
Stephane DRAY
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