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Sur les tests de type diagnostic dans la validation des hypothèses de bruit blanc et de non corrélation
(2017-03-28)
Dans la modélisation statistique, nous sommes le plus souvent amené à supposer que le phénomène étudié est généré par une structure pouvant s’ajuster aux données observées. Cette structure fait apparaître une partie ...
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 ...
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 ...
Sur les prolongements de sous-copules
(2015-04-30)
L’objet du travail est d’étudier les prolongements de sous-copules. Un cas
important de l’utilisation de tels prolongements est l’estimation non paramétrique
d’une copule par le lissage d’une sous-copule (la copule ...
Évaluation de la modélisation et des prévisions de la vitesse du vent menant à l'estimation de la production d'énergie annuelle d'une turbine éolienne
(2015-04-30)
Suite à un stage avec la compagnie Hatch, nous possédons des jeux de données
composés de séries chronologiques de vitesses de vent mesurées à divers
sites dans le monde, sur plusieurs années. Les ingénieurs éoliens de ...
Estimation de la variance en présence de données imputées pour des plans de sondage à grande entropie
(2014-09-29)
Les travaux portent sur l’estimation de la variance dans le cas d’une non- réponse partielle traitée par une procédure d’imputation. Traiter les valeurs imputées comme si elles avaient été observées peut mener à ...