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M. J. Faddy and D. M. Smith 1112 Modeling the Dependence between the Number of Trials and the Success Probability in Binary Trials Un modèle pour essais binaires reposant sur une généralisation bivariée du processus de Poisson pour le nombre de succès et le nombre d’essais avec des probabilités de transition dépendantes des nombres cumulés de succès et d’essais est utilisé pour ré-analyser des données récemment publiées de Zhu, Eickhoff et Kaiser (2003, Biometrics 59, 955–961). Cette modélisation admet des distributions différentes pour les nombres d’essais et les nombres de succès conditionnellement au nombre d’essais qui généralisent les distributions binomiales et de Poisson, sans certaines des restrictions apparentes dans le modèle mixte beta-binomial-Poisson de Zhu et coll. (2003). Quelques différences très marquées apparaissent entre les résultats de cette analyse et ceux décrits dans Zhu et coll. (2003). P. S. Albert and S. Hunsberger 1115 On Analyzing Circadian Rhythms Data Using Nonlinear Mixed Models with Harmonic Terms Wang et al. (2003, Biometrics 59, 804–812) ont développé une approche de lissage pour modéliser les rythmes circadiens avec effets aléatoires. Leur approche est flexible dans le sens où les covariables fixes et aléatoires peuvent influer à la fois l’amplitude et le décalage de phase d’une fonction périodique lissée non-paramétrique. Dans la motivation de leur approche, Wang et al. partent de l’insuffisance d’une simple fonction sinusoïdale. De plus, ils considèrent que ≪bien que l’addition d’harmoniques puisse améliorer l’ajustement, il est difficile de choisir le nombre d’harmoniques à introduire dans le modèle, et les résultats sont délicats à interpréter≫. Nous contestons l’idée que les modèles harmoniques ne soient pas un outil profitable pour la modélisation de données longitudinales à rythme circadien. Dans cette note, nous montrons comment les modèles mixtes non-linéaires permettent une alternative simple et flexible à l’approche de Wang et al. Nous montrons comment choisir le nombre d’harmoniques en utilisant la vraisemblance pénalisée pour obtenir un modèle flexible de rythme circadien et pour estimer l’effet des covariables sur les rythmes. Nous ajustons des modèles harmoniques aux données de rythme circadien du cortisol présentées par Wang et al. pour illustrer notre approche. Par ailleurs, nous évaluons les propriétés de notre procédure avec une petite étude de simulation. L’approche paramétrique proposée est une alternative à l’approche semi-paramétrique de Wang et al., et présente l’avantage supplémentaire de pouvoir être aisément implémentée sur la plupart des progiciels statistiques. I. Novikov, B. Oberman, and L. Freedman 1123 Modification of the Computational Procedure in Parker and Bregman's Method of Calculating Sample Size from Matched Case–Control Studies with a Dichotomous Exposure Plusieurs auteurs se sont intéressés au problème du calcul de la taille d’échantillon nécessaire pour une étude cas-témoin apparié dans le cas d’un facteur d’exposition binaire. L’approche de Parker et Bregman (1986) est à notre sens, l’une des plus satisfaisantes car elle s’appuie sur la spécification de grandeurs aisément accessibles à l’investigateur. Cependant l’implémentation qui en a été recommandée requiert une approximation de calcul. Nous montrons ici que cette approximation conduit à de mauvaises performances dans certaines situations extrêmes, et qu’elle peut être facilement remplacée par un calcul exact. [ABSTRACT FROM AUTHOR]