Displaying similar documents to “L’exploration statistique du biais de publication”

Une synthèse de l’exogénéité dans les modèles vectoriels à correction d’erreurs

Christophe Rault (2008)

Journal de la société française de statistique

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Cet article propose une revue sur l’exogénéité dans les modèles Vectoriels à Correction d’Erreurs (VAR-ECM) à la Johansen, en insistant sur les points communs et les différences avec la littérature maintenant bien établie sur l’exogénéité dans les modèles vectoriels autorégressifs (VAR). L’étude de l’exogénéité a en effet été faite de manière détaillée dans le cadre stationnaire par Florens, Mouchart et Richard (1979), Engle et alii (1983), Florens et Mouchart (1985), ainsi que par Monfort...

Étude expérimentale de l’influence d’un échantillonnage irrégulier dans l’estimation du paramètre de Hurst

Sullivan Hidot, Jean-Yves Lafaye (2008)

Journal de la société française de statistique

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Dans cet article, nous proposons d’étudier un estimateur du paramètre de Hurst pour des trajectoires browniennes fractionnaires échantillonnées irrégulièrement. Les trajectoires sont simulées à partir de l’algorithme de Cholesky et l’estimation du paramètre de Hurst est obtenue par maximum de vraisemblance, ces deux techniques étant coûteuses en temps de calcul mais bien adaptées pour ce type de données. Nous présentons des tableaux contenant l’estimation de l’indice d’autosimilarité...

Sélection de modèle : de la théorie à la pratique

Pascal Massart (2008)

Journal de la société française de statistique

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Pour choisir un modèle statistique à partir des données, une méthode devenue classique depuis les travaux précurseurs d’Akaike dans les années 70 consiste à optimiser un critère empirique pénalisé, tel que la log-vraisemblance pénalisée. Dans bon nombre de problèmes de sélection de modèle tels que la sélection de variables ou la détection de ruptures multiples par exemple, il est souhaitable de laisser croitre la taille des modèles ou encore le nombre de modèles d’une dimension donnée...

Détection de changements abrupts dans le gradient d’un champ gaussien et application aux sciences de l’environnement

Edith Gabriel (2007)

Journal de la société française de statistique

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Ce papier propose une méthode pour estimer et tester les zones où une variable échantillonnée dans le plan varie brusquement. Ces zones sont appelées Zones de Changement Abrupt (ZCAs). La méthode repose sur les propriétés statistiques du prédicteur du gradient local de la variable. Une statistique de test local définie à partir de celui-ci est comparée à un seuil critique calculé sous l’hypothèse nulle d’une moyenne constante sur le domaine d’étude. Cela permet de définir les ZCAs potentielles...

Sélection de variables pour la classification binaire en grande dimension : comparaisons et application aux données de biopuces

Badih Ghattas, Anis Ben Ishak (2008)

Journal de la société française de statistique

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Dans cet article nous nous proposons de comparer trois méthodes récentes de sélection de variables dans le cadre de la classification binaire. Le contexte auquel nous nous intéressons ici est celui où le nombre de variables est très grand et beaucoup plus important que le nombre d’observations, comme c’est le cas pour les données issues des biopuces. Les approches comparées sont de type SVM, GLM sous contraintes de type L 1 et Forêts Aléatoires.

À propos de la signification des dépendances entre critères : quelle place et quels modes de prise en compte pour l'aide à la décision ?

Bernard Roy (2009)

RAIRO - Operations Research

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Soit une famille de critères conçue pour asseoir un modèle de préférences global sur un ensemble d'actions potentielles (ou alternatives). On se place ici dans une perspective d'aide à la décision et dans l'hypothèse où des dépendances (encore appelées interactions) sont susceptibles d'exister entre certains des critères de . On commence ( Sect. 2.1) par préciser ce que signifie l'affirmation "il existe des dépendances entre certains des critères de " (Déf. 1). On s'intéresse ensuite...

Liens entre discrépance et estimation non-paramétrique, méthodologie de sélection de points selon les données disponibles

Vincent Feuillard (2008)

Journal de la société française de statistique

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L’objectif de cet article est d’évaluer la qualité d’une base de données représentant la manière dont celle-ci occupe au mieux son domaine de variation. Le travail réalisé ici propose des outils mathématiques et algorithmiques permettant de réaliser une telle opération. Des techniques d’extraction et d’importation de nouvelles observations sont étudiées. Leurs applications seront illustrées dans le cadre de l’évaluation de paramètres fonctionnels dans un contexte d’estimation par fonctions...