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dc.contributor.advisorLafaye de Micheaux, Pierre
dc.contributor.authorTran, Viet Anh
dc.date.accessioned2013-10-09T14:22:46Z
dc.date.availableNO_RESTRICTIONfr
dc.date.available2013-10-09T14:22:46Z
dc.date.issued2013-08-02
dc.date.submitted2013-06
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1866/9922
dc.subjectrecherche reproductiblefr
dc.subjectMonte Carlofr
dc.subjectétude de puissancefr
dc.subjecttest d'adéquationfr
dc.subjectRfr
dc.subjectreproducible researchfr
dc.subjectMonte Carlofr
dc.subjectpower studyfr
dc.subjectgoodness-of-fit testfr
dc.subjectRfr
dc.subject.otherPhysical Sciences - Statistics / Sciences physiques - Statistiques (UMI : 0463)fr
dc.titleLe progiciel PoweR : un outil de recherche reproductible pour faciliter les calculs de puissance de certains tests d'hypothèses au moyen de simulations de Monte Carlofr
dc.typeThèse ou mémoire / Thesis or Dissertation
etd.degree.disciplineStatistiquefr
etd.degree.grantorUniversité de Montréalfr
etd.degree.levelMaîtrise / Master'sfr
etd.degree.nameM. Sc.fr
dcterms.abstractNotre progiciel PoweR vise à faciliter l'obtention ou la vérification des études empiriques de puissance pour les tests d'ajustement. En tant que tel, il peut être considéré comme un outil de calcul de recherche reproductible, car il devient très facile à reproduire (ou détecter les erreurs) des résultats de simulation déjà publiés dans la littérature. En utilisant notre progiciel, il devient facile de concevoir de nouvelles études de simulation. Les valeurs critiques et puissances de nombreuses statistiques de tests sous une grande variété de distributions alternatives sont obtenues très rapidement et avec précision en utilisant un C/C++ et R environnement. On peut même compter sur le progiciel snow de R pour le calcul parallèle, en utilisant un processeur multicœur. Les résultats peuvent être affichés en utilisant des tables latex ou des graphiques spécialisés, qui peuvent être incorporés directement dans vos publications. Ce document donne un aperçu des principaux objectifs et les principes de conception ainsi que les stratégies d'adaptation et d'extension.fr
dcterms.abstractPackage PoweR aims at facilitating the obtainment or verification of empirical power studies for goodness-of-fit tests. As such, it can be seen as a reproducible research computational tool because it becomes very easy to reproduce (or detect errors in) simulation results already published in the literature. Using our package, it becomes easy to design new simulation studies. The empirical levels and powers for many statistical test statistics under a wide variety of alternative distributions are obtained fastly and accurately using a C/C++ and R environment. One can even rely on package snow to parallelize their computations, using a multicore processor. The results can be displayed using LaTeX tables or specialized graphs, which can be directly incorporated into your publications. This paper gives an overview of the main design aims and principles as well as strategies for adaptation and extension. Hand-on illustrations are presented to get new users started easily.fr
dcterms.languagefrafr


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