72 resultados para C13 - Estimation


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Cette étude a pour but de tester si l’ajout de variables biomécaniques, telles que celles associées à la morphologie, la posture et l’équilibre, permet d’améliorer l’efficacité à dissocier 29 sujets ayant une scoliose progressive de 45 sujets ayant une scoliose non progressive. Dans une étude rétrospective, un groupe d’apprentissage (Cobb: 27,1±10,6°) a été utilisé avec cinq modèles faisant intervenir des variables cliniques, morphologiques, posturales et d’équilibre et la progression de la scoliose. Un groupe test (Cobb: 14,2±8,3°) a ensuite servit à évaluer les modèles dans une étude prospective. Afin d’établir l’efficacité de l’ajout de variables biomécaniques, le modèle de Lonstein et Carlson (1984) a été utilisé à titre d’étalon de mesures. Le groupe d’apprentissage a été utilisé pour développer quatre modèles de classification. Le modèle sans réduction fut composé de 35 variables tirées de la littérature. Dans le modèle avec réduction, une ANCOVA a servit de méthode de réduction pour passer de 35 à 8 variables et l’analyse par composantes principales a été utilisée pour passer de 35 à 7 variables. Le modèle expert fut composé de huit variables sélectionnées d’après l’expérience clinque. L’analyse discriminante, la régression logistique et l’analyse par composantes principales ont été appliquées afin de classer les sujets comme progressifs ou non progressifs. La régression logistique utilisée avec le modèle sans réduction a présenté l’efficience la plus élevée (0,94), tandis que l’analyse discriminante utilisée avec le modèle expert a montré l’efficience la plus faible (0,87). Ces résultats montrent un lien direct entre un ensemble de paramètres cliniques et biomécaniques et la progression de la scoliose idiopathique. Le groupe test a été utilisé pour appliquer les modèles développés à partir du groupe d’apprentissage. L’efficience la plus élevée (0,89) fut obtenue en utilisant l’analyse discriminante et la régression logistique avec le modèle sans réduction, alors que la plus faible (0,78) fut obtenue en utilisant le modèle de Lonstein et Carlson (1984). Ces valeurs permettent d’avancer que l’ajout de variables biomécaniques aux données cliniques améliore l’efficacité de la dissociation entre des sujets scoliotiques progressifs et non progressifs. Afin de vérifier la précision des modèles, les aires sous les courbes ROC ont été calculées. L’aire sous la courbe ROC la plus importante (0,93) fut obtenue avec l’analyse discriminante utilisée avec le modèle sans réduction, tandis que la plus faible (0,63) fut obtenue avec le modèle de Lonstein et Carlson (1984). Le modèle de Lonstein et Carlson (1984) n’a pu séparer les cas positifs des cas négatifs avec autant de précision que les modèles biomécaniques. L’ajout de variables biomécaniques aux données cliniques a permit d’améliorer l’efficacité de la dissociation entre des sujets scoliotiques progressifs et non progressifs. Ces résultats permettent d’avancer qu’il existe d’autres facteurs que les paramètres cliniques pour identifier les patients à risque de progresser. Une approche basée sur plusieurs types de paramètres tient compte de la nature multifactorielle de la scoliose idiopathique et s’avère probablement mieux adaptée pour en prédire la progression.

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Cette étude teste l’hypothèse que le remodelage osseux dans le deuxième métacarpe peut être utilisé pour estimer l’âge à la mort. Les métacarpes utilisés dans cette analyse proviennent d’un cimetière d’Ontario, incluant des individus d’origine européenne (n=63; 34 hommes; 29 femmes). Leur âge varie de 19 à 61 ans (moyenne: 41,1±11,6). L’âge était connu ou a été estimé indépendamment à partir de la morphologie générale du squelette. À partir de lames minces coupées à la mi-diaphyse, la densité de population des ostéons (OPD; ostéons/mm2 intacts et fragmentaires) a été calculée pour huit colonnes du périoste à l’endoste, deux par quadrant anatomique. Les régressions par calibration classique ont produit une série d’équation pour les estimations de l’âge pour chaque sexe, sexes combinés, et en fonction de la latéralité. La méthode utilisée diminue l’efficacité des estimations mais elle a l’avantage de réduire les biais. Quand les sexes sont combinés, l’OPD est corrélé modérément mais significativement avec l’âge (droit r2= 0,35; gauche r2=0,28). Cependant, quand les hommes et les femmes sont analysés séparément, la corrélation entre l’OPD et l’âge dans l’échantillon féminin est meilleure (droit r2=0,48; gauche r2=0,39) alors que celle des hommes est réduite (droit r2=0,29; gauche r2=0,22). Ce résultat a déjà été observé dans d’autres études, mais n’est pas expliqué. Les résultats démontrent aussi une meilleure corrélation entre l’OPD et l’âge du côté droit que du côté gauche. Tous les résultats présentés ici supportent l’hypothèse que l’OPD du métacarpe est corrélé avec l’âge effectif (c’est-à-dire connu ou estimé), les régressions de l’OPD sur l’âge (droit-gauche combinés ou séparés, sexes combinés ou séparés) étant toutes significatives.

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La présente étude offre un panorama sur les interactions et les liens qui existent entre la volatilité des taux de change et les échanges internationaux. L’objectif de ce travail est donc de présenter théoriquement cette relation, puis d’examiner empiriquement l’existence de cette relation de causalité entre le commerce international et la variabilité des taux de change. La littérature portant sur la question se considère dans l'ensemble comme contradictoire et supporte plusieurs controverses qui ne nous permettent pas de conclure clairement quant à la relation en question. Nous essayerons de pousser ces recherches un peu plus loin en réexaminant cette évidence pour le canada et en offrant une investigation empirique sur l’existence éventuelle d'un impact significatif de la volatilité sur les flux désagrégées des exportations sectoriels du canada vers son partenaire, les États-Unis. Nous y examinons la réponse empirique de 5 secteurs d’exportations canadiennes aux variations du taux de change réel effectif entre le canada et les États- Unis. Toutefois, nos résultats obtenus ne nous permettent pas de conclure quant à la significativité relative d’un impact de volatilité de taux de change sur les exportations sectoriels désagrégées destinées aux États-Unis. Dans l’ensemble, même si on admet que les signe des coefficients estimés de la variable de risque dans chaque secteur est négatif, nous arrivons à la conclusion que la volatilité ne semble pas avoir un impact statistiquement significatif sur le volume réelle des exportations du Canada vers les États-Unis.

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On s’intéresse ici aux erreurs de modélisation liées à l’usage de modèles de flammelette sous-maille en combustion turbulente non prémélangée. Le but de cette thèse est de développer une stratégie d’estimation d’erreur a posteriori pour déterminer le meilleur modèle parmi une hiérarchie, à un coût numérique similaire à l’utilisation de ces mêmes modèles. Dans un premier temps, une stratégie faisant appel à un estimateur basé sur les résidus pondérés est développée et testée sur un système d’équations d’advection-diffusion-réaction. Dans un deuxième temps, on teste la méthodologie d’estimation d’erreur sur un autre système d’équations, où des effets d’extinction et de réallumage sont ajoutés. Lorsqu’il n’y a pas d’advection, une analyse asymptotique rigoureuse montre l’existence de plusieurs régimes de combustion déjà observés dans les simulations numériques. Nous obtenons une approximation des paramètres de réallumage et d’extinction avec la courbe en «S», un graphe de la température maximale de la flamme en fonction du nombre de Damköhler, composée de trois branches et d’une double courbure. En ajoutant des effets advectifs, on obtient également une courbe en «S» correspondant aux régimes de combustion déjà identifiés. Nous comparons les erreurs de modélisation liées aux approximations asymptotiques dans les deux régimes stables et établissons une nouvelle hiérarchie des modèles en fonction du régime de combustion. Ces erreurs sont comparées aux estimations données par la stratégie d’estimation d’erreur. Si un seul régime stable de combustion existe, l’estimateur d’erreur l’identifie correctement ; si plus d’un régime est possible, on obtient une fac˛on systématique de choisir un régime. Pour les régimes où plus d’un modèle est approprié, la hiérarchie prédite par l’estimateur est correcte.

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Dans ce mémoire, nous étudions le problème de l'estimation de la variance pour les estimateurs par double dilatation et de calage pour l'échantillonnage à deux phases. Nous proposons d'utiliser une décomposition de la variance différente de celle habituellement utilisée dans l'échantillonnage à deux phases, ce qui mène à un estimateur de la variance simplifié. Nous étudions les conditions sous lesquelles les estimateurs simplifiés de la variance sont valides. Pour ce faire, nous considérons les cas particuliers suivants : (1) plan de Poisson à la deuxième phase, (2) plan à deux degrés, (3) plan aléatoire simple sans remise aux deux phases, (4) plan aléatoire simple sans remise à la deuxième phase. Nous montrons qu'une condition cruciale pour la validité des estimateurs simplifiés sous les plans (1) et (2) consiste à ce que la fraction de sondage utilisée pour la première phase soit négligeable (ou petite). Nous montrons sous les plans (3) et (4) que, pour certains estimateurs de calage, l'estimateur simplifié de la variance est valide lorsque la fraction de sondage à la première phase est petite en autant que la taille échantillonnale soit suffisamment grande. De plus, nous montrons que les estimateurs simplifiés de la variance peuvent être obtenus de manière alternative en utilisant l'approche renversée (Fay, 1991 et Shao et Steel, 1999). Finalement, nous effectuons des études par simulation dans le but d'appuyer les résultats théoriques.

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Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

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Ma thèse est composée de trois chapitres reliés à l'estimation des modèles espace-état et volatilité stochastique. Dans le première article, nous développons une procédure de lissage de l'état, avec efficacité computationnelle, dans un modèle espace-état linéaire et gaussien. Nous montrons comment exploiter la structure particulière des modèles espace-état pour tirer les états latents efficacement. Nous analysons l'efficacité computationnelle des méthodes basées sur le filtre de Kalman, l'algorithme facteur de Cholesky et notre nouvelle méthode utilisant le compte d'opérations et d'expériences de calcul. Nous montrons que pour de nombreux cas importants, notre méthode est plus efficace. Les gains sont particulièrement grands pour les cas où la dimension des variables observées est grande ou dans les cas où il faut faire des tirages répétés des états pour les mêmes valeurs de paramètres. Comme application, on considère un modèle multivarié de Poisson avec le temps des intensités variables, lequel est utilisé pour analyser le compte de données des transactions sur les marchés financières. Dans le deuxième chapitre, nous proposons une nouvelle technique pour analyser des modèles multivariés à volatilité stochastique. La méthode proposée est basée sur le tirage efficace de la volatilité de son densité conditionnelle sachant les paramètres et les données. Notre méthodologie s'applique aux modèles avec plusieurs types de dépendance dans la coupe transversale. Nous pouvons modeler des matrices de corrélation conditionnelles variant dans le temps en incorporant des facteurs dans l'équation de rendements, où les facteurs sont des processus de volatilité stochastique indépendants. Nous pouvons incorporer des copules pour permettre la dépendance conditionnelle des rendements sachant la volatilité, permettant avoir différent lois marginaux de Student avec des degrés de liberté spécifiques pour capturer l'hétérogénéité des rendements. On tire la volatilité comme un bloc dans la dimension du temps et un à la fois dans la dimension de la coupe transversale. Nous appliquons la méthode introduite par McCausland (2012) pour obtenir une bonne approximation de la distribution conditionnelle à posteriori de la volatilité d'un rendement sachant les volatilités d'autres rendements, les paramètres et les corrélations dynamiques. Le modèle est évalué en utilisant des données réelles pour dix taux de change. Nous rapportons des résultats pour des modèles univariés de volatilité stochastique et deux modèles multivariés. Dans le troisième chapitre, nous évaluons l'information contribuée par des variations de volatilite réalisée à l'évaluation et prévision de la volatilité quand des prix sont mesurés avec et sans erreur. Nous utilisons de modèles de volatilité stochastique. Nous considérons le point de vue d'un investisseur pour qui la volatilité est une variable latent inconnu et la volatilité réalisée est une quantité d'échantillon qui contient des informations sur lui. Nous employons des méthodes bayésiennes de Monte Carlo par chaîne de Markov pour estimer les modèles, qui permettent la formulation, non seulement des densités a posteriori de la volatilité, mais aussi les densités prédictives de la volatilité future. Nous comparons les prévisions de volatilité et les taux de succès des prévisions qui emploient et n'emploient pas l'information contenue dans la volatilité réalisée. Cette approche se distingue de celles existantes dans la littérature empirique en ce sens que ces dernières se limitent le plus souvent à documenter la capacité de la volatilité réalisée à se prévoir à elle-même. Nous présentons des applications empiriques en utilisant les rendements journaliers des indices et de taux de change. Les différents modèles concurrents sont appliqués à la seconde moitié de 2008, une période marquante dans la récente crise financière.