Discussion :

[AstridG]

Bonjour,

J'ajuste des modèles avec Proc mixed. Les mesures sont des données de croissance prises annuellement sur les mêmes arbres. Les résidus sont donc corréles selon une structure AR(1), d'où l'utilisation d'un statement Repeated par rapport à l'âge.
Pour faciliter l'ajustement des paremètres et gérér les problèmes de multi-colinéarité, je travaille sur les données centrées à moyenne 0. Mais alors lorsque j'ajuste la valeur du paramètre d'autocorrélation est nulle.

Est-ce que quelqu'un saurait me dire pourquoi le fait de centrer les variables prédictives à moyenne 0 élimine l'autocorrélation des résidus?

Merci,

Astrid

[JBLamy]

As-tu essayé de faire la même analyse avec les données non centrées... et de faire l'étude des résidus (utilise les commandes ODS de la proc mixed). Il se peut qu'en utilisant une structure AR(1), tu n'es pas besoin de transformer tes données car R matrice prends "déjà" en compte l'autocorrelation. En transformant tes données + la structure AR(1), c'est un peu comme utiliser des bretelles et une ceinture pour retenir son pantalon.
Le mieux c'est de faire tourner l'analyse avec les données non transformées et de nous envoyer les graphs des résidus (Q-Qplot et compagnie).