Visualization and prediction of spatial deformation using thin-plate splines in the context of scoliosis

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Méthode bayésienne de détection de rupture et/ou de tendance pour des données temporelles

Ce mémoire a pour but de déterminer des nouvelles méthodes de détection de rupture et/ou de tendance. Après une brève introduction théorique sur les splines, plusieurs méthodes de détection de rupture existant déjà dans la littérature seront présentées. Puis, de nouvelles méthodes de détection de rupture qui utilisent les splines et la statistique bayésienne seront présentées. De plus, afin de bien comprendre d’où provient la méthode utilisant la statistique bayésienne, une introduction sur la théorie bayésienne sera présentée. À l’aide de simulations, nous effectuerons une comparaison de la puissance de toutes ces méthodes. Toujours en utilisant des simulations, une analyse plus en profondeur de la nouvelle méthode la plus efficace sera effectuée. Ensuite, celle-ci sera appliquée sur des données réelles. Une brève conclusion fera une récapitulation de ce mémoire.