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Voici les éléments 1-7 de 7
Analyse statistique de données fonctionnelles à structures complexes
(2018-03-21)
Les études longitudinales jouent un rôle prépondérant dans des domaines de recherche variés
et leur importance ne cesse de prendre de l’ampleur. Les méthodes d’analyse qui leur
sont associées sont devenues des outils ...
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 ...
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, ...
Sélection de modèles robuste : régression linéaire et algorithme à sauts réversibles
(2018-03-21)
Dans cette thèse, deux aspects incontournables de l’analyse statistique sont traités, soient la sélection de modèles et l’estimation des paramètres. Ceci est effectué dans un contexte bayésien par l’intermédiaire de trois ...
Estimation des modèles à volatilité stochastique par l’entremise du modèle à chaîne de Markov cachée
(2018-03-21)
La problèmatique d’estimation des paramètres des modèles à volatilité stochastique par maximisation directe de la vraisemblance est adressée. À cet effet, nous présentons un algorithme approximant numériquement le filtre ...
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 ...
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 ...