Analyse des variations géographiques de variables mesurées sur des échelles non emboîtées
Ce travail concerne le traitement de données écologiques ``manquantes''. Nous nous intéressons à la prise en compte, dans un même modèle, de variables écologiques mesurées sur des échelles géographiques différentes et non emboîtées. Transformer les variables écologiques pour les rendre conjointement disponibles à l'échelle la plus grossière et commune induirait une perte importante d'information. Pour palier cet inconvénient, nous proposons un modèle permettant l'étude de la relation écologique à l'échelle la plus fine entre l'indicateur de santé et les facteurs d'exposition en tenant compte du problème du non-emboîtement. La partition du domaine d'intérêt sur laquelle les données d'exposition sont disponibles est la partition ``source'', la partition sur laquelle les données d'exposition doivent être reconstruites est la partition ``cible''. Nous supposons que les indicateurs de santé sont disponibles sur la partition ``cible''. Nous proposons de comparer deux modèles hiérarchiques : le premier est basé sur la reconstruction de l'exposition sur la partition ``cible'' à partir des données observées sur la partition ``source'', tandis que le deuxième modèle prend en compte la structure de risque sur la partition ``cible'', conditionnellement aux mesures observées de l'exposition sur la partition ``source'' et la relation individuelle exposition-effet. Ces modèles sont développés dans le cadre d'un modèle hiérarchique bayésien de régression de Poisson.