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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 ...
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 ...
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, ...
Tests de permutation d’indépendance en analyse multivariée
(2017-03-28)
Le travail établit une équivalence en termes de puissance entre les tests basés sur la alpha-distance de covariance et sur le critère d'indépendance de Hilbert-Schmidt (HSIC) avec fonction caractéristique de distribution ...
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 ...
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 ...
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 ...
Recyclage des candidats dans l'algorithme Metropolis à essais multiples
(2014-05-20)
Les méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCCM) sont des méthodes
servant à échantillonner à partir de distributions de probabilité. Ces techniques
se basent sur le parcours de chaînes de Markov ayant pour lois ...
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 ...
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 ...