Browsing Faculté des arts et des sciences – Département de mathématiques et de statistique – Thèses et mémoires by Subject "Physical Sciences - Statistics / Sciences physiques - Statistiques (UMI : 0463)"
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Analyse bayésienne et classification pour modèles continus modifiés à zéro
(2010-10-07)Les modèles à sur-représentation de zéros discrets et continus ont une large gamme d'applications et leurs propriétés sont bien connues. Bien qu'il existe des travaux portant sur les modèles discrets à sous-représentation de zéro et modifiés à zéro, ... -
Biais écologique de la méta-analyse avec modificateur d'effet sous le paradigme de l'inférence causale
(2018-05-10)Dans la méta-analyse agrégée d'études cliniques randomisées, on peut tenter de déterminer des effets de traitement dans une population générale en utilisant uniquement de l'information agrégée (moyennes, variances, proportions, etc.) fournie dans chaque ... -
Comparaison d'estimateurs de la variance du TMLE
(2019-06-19)Dans un contexte d'inférence causale où l'on cherche à estimer l'effet causal moyen d'une exposition dichotomique sur une variable issue, le TMLE de M. Van der Laan et D. Rubin est une technique qui applique à une estimation initiale de l'espérance ... -
Convergence d’un algorithme de type Metropolis pour une distribution cible bimodale
(2017-09-27)Nous présentons dans ce mémoire un nouvel algorithme de type Metropolis-Hastings dans lequel la distribution instrumentale a été conçue pour l'estimation de distributions cibles bimodales. En fait, cet algorithme peut être vu comme une modification de ... -
Développements théoriques et empiriques des tests lisses d'ajustement des modèles ARMA vectoriels
(2021-07-14)Lors de la validation des modèles de séries chronologiques, une hypothèse qui peut s'avérer importante porte sur la loi des données. L'approche préconisée dans ce mémoire utilise les tests lisses d'ajustement. Ce mémoire apporte des développements ... -
Efficacité de l’algorithme EM en ligne pour des modèles statistiques complexes dans le contexte des données massives
(2021-07-14)L’algorithme EM (Dempster et al., 1977) permet de construire une séquence d’estimateurs qui converge vers l’estimateur de vraisemblance maximale pour des modèles à données manquantes pour lesquels l’estimateur du maximum de vraisemblance n’est pas ... -
Efficacité des distributions instrumentales en équilibre dans un algorithme de type Metropolis-Hastings
(2020-03-25)Dans ce mémoire, nous nous intéressons à une nouvelle classe de distributions instrumentales informatives dans le cadre de l'algorithme Metropolis-Hastings. Ces distributions instrumentales, dites en équilibre, sont obtenues en ajoutant de l'information ... -
Estimation de paramètres en exploitant les aspects calculatoires et numériques
(2018-03-21)Dans cette thèse, nous nous intéressons principalement à l’estimation de paramètres. Elle est constituée de trois articles dans lesquels nous abordons des problèmes d’estimation dans des modèles précis. Dans le premier article, nous considérons la ... -
Estimation simplifiée de la variance pour des plans complexes
(2017-07-12)En présence de plans de sondage complexes, les méthodes classiques d’estimation de la variance présentent certains défis. En effet, les estimateurs de variance usuels requièrent les probabilités d’inclusion d’ordre deux qui peuvent être complexes à ... -
Estimation utilisant les polynômes de Bernstein
(2013-04-05)Ce mémoire porte sur la présentation des estimateurs de Bernstein qui sont des alternatives récentes aux différents estimateurs classiques de fonctions de répartition et de densité. Plus précisément, nous étudions leurs différentes propriétés et les ... -
Étude d’algorithmes de simulation par chaînes de Markov non réversibles
(2020-12-16)Les méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC) utilisent généralement des chaînes de Markov réversibles. Jusqu’à récemment, une grande partie de la recherche théorique sur les chaînes de Markov concernait ce type de chaînes, notamment les ... -
Financial time series analysis with competitive neural networks
(2018-03-21)L’objectif principal de mémoire est la modélisation des données temporelles non stationnaires. Bien que les modèles statistiques classiques tentent de corriger les données non stationnaires en différenciant et en ajustant pour la tendance, je ... -
Imputation en présence de données contenant des zéros
(2011-02-03)L’imputation simple est très souvent utilisée dans les enquêtes pour compenser pour la non-réponse partielle. Dans certaines situations, la variable nécessitant l’imputation prend des valeurs nulles un très grand nombre de fois. Ceci est très fréquent ... -
MCMC adaptatifs à essais multiples
(2019-10-30)Ce mémoire a pour but d'intégrer une composante adaptative au sein des algorithmes Metropolis à essais multiples (MTM) qui sont un cas particulier des méthodes de Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC). Les méthodes MCMC ainsi que leurs extensions ... -
Méthode d'inférence par bootstrap pour l'estimateur sisVIVE en randomisation mendélienne
(2019-03-13)Dans le contexte des études observationnelles, l'estimation de l'effet d'une exposition sur une issue doit gérer l'effet de variables de confusion non mesurées qui affectent à la fois l'exposition et l'issue, sans quoi l'estimation de l'effet causal ... -
Méthode de simulation avec les variables antithétiques
(2013-09-03)Dans ce mémoire, nous travaillons sur une méthode de simulation de Monte-Carlo qui utilise des variables antithétiques pour estimer un intégrale de la fonction f(x) sur un intervalle (0,1] où f peut être une fonction monotone, non-monotone ou une autre ... -
Modèle de mélange de lois multinormales appliqué à l'analyse de comportements et d'habiletés cognitives d'enfants
(2012-01-05)Cette étude aborde le thème de l’utilisation des modèles de mélange de lois pour analyser des données de comportements et d’habiletés cognitives mesurées à plusieurs moments au cours du développement des enfants. L’estimation des mélanges de lois ... -
Modélisation bayésienne avec des splines du comportement moyen d'un échantillon de courbes
(2010-10-07)Cette thèse porte sur l'analyse bayésienne de données fonctionnelles dans un contexte hydrologique. L'objectif principal est de modéliser des données d'écoulements d'eau d'une manière parcimonieuse tout en reproduisant adéquatement les caractéristiques ... -
Partition adaptative de l’espace dans un algorithme MCMC avec adaptation régionale
(2018-10-18)La simulation de variables aléatoires provenant de lois multimodales par des méthodes MCMC présente des défis particuliers. Les algorithmes adaptatifs utilisés pour faire face à ces distributions cherchent à faire le bon compromis entre efficacité ... -
Prédiction de l'attrition en date de renouvellement en assurance automobile avec processus gaussiens
(2011-11-03)Le domaine de l’assurance automobile fonctionne par cycles présentant des phases de profitabilité et d’autres de non-profitabilité. Dans les phases de non-profitabilité, les compagnies d’assurance ont généralement le réflexe d’augmenter le coût des ...