Finite-Sample Simulation-Based Inference in VAR Models with Applications to Order Selection and Causality Testing

Statistical tests in vector autoregressive (VAR) models are typically based on large-sample approximations, involving the use of asymptotic distributions or bootstrap techniques. After documenting that such methods can be very misleading even with fairly large samples, especially when the number of lags or the number of equations is not small, we propose a general simulation-based technique that allows one to control completely the level of tests in parametric VAR models. In particular, we show that maximized Monte Carlo tests [Dufour (2002)] can provide provably exact tests for such models, whether they are stationary or integrated. Applications to order selection and causality testing are considered as special cases. The technique developed is applied to quarterly and monthly VAR models of the U.S. economy, comprising income, money, interest rates and prices, over the period 1965-1996.

Transformation by example

La transformation de modèles consiste à transformer un modèle source en un modèle cible conformément à des méta-modèles source et cible. Nous distinguons deux types de transformations. La première est exogène où les méta-modèles source et cible représentent des formalismes différents et où tous les éléments du modèle source sont transformés. Quand elle concerne un même formalisme, la transformation est endogène. Ce type de transformation nécessite généralement deux étapes : l’identification des éléments du modèle source à transformer, puis la transformation de ces éléments. Dans le cadre de cette thèse, nous proposons trois principales contributions liées à ces problèmes de transformation. La première contribution est l’automatisation des transformations des modèles. Nous proposons de considérer le problème de transformation comme un problème d'optimisation combinatoire où un modèle cible peut être automatiquement généré à partir d'un nombre réduit d'exemples de transformations. Cette première contribution peut être appliquée aux transformations exogènes ou endogènes (après la détection des éléments à transformer). La deuxième contribution est liée à la transformation endogène où les éléments à transformer du modèle source doivent être détectés. Nous proposons une approche pour la détection des défauts de conception comme étape préalable au refactoring. Cette approche est inspirée du principe de la détection des virus par le système immunitaire humain, appelée sélection négative. L’idée consiste à utiliser de bonnes pratiques d’implémentation pour détecter les parties du code à risque. La troisième contribution vise à tester un mécanisme de transformation en utilisant une fonction oracle pour détecter les erreurs. Nous avons adapté le mécanisme de sélection négative qui consiste à considérer comme une erreur toute déviation entre les traces de transformation à évaluer et une base d’exemples contenant des traces de transformation de bonne qualité. La fonction oracle calcule cette dissimilarité et les erreurs sont ordonnées selon ce score. Les différentes contributions ont été évaluées sur d’importants projets et les résultats obtenus montrent leurs efficacités.

Développement d’un instrument d’évaluation des besoins de réadaptation des personnes atteintes de maladies respiratoires chroniques

La réadaptation pulmonaire est une intervention dont l’efficacité est largement reconnue. Cette efficacité a été établie grâce à l’utilisation d’instruments de mesure d’impact global. Les patients bénéficiant des programmes de réadaptation pulmonaire possèdent des caractéristiques variées et souffrent généralement de maladie pulmonaire obstructive chronique à différents degrés. En fonction de leurs différents besoins, les patients répondent de façon variable aux composantes d’un programme de réadaptation pulmonaire. Il est recommandé d’individualiser les programmes en fonction des besoins des patients afin d’en optimiser les effets. À cette fin, l’évaluation des besoins de réadaptation des patients est nécessaire. Comme il n’existe actuellement aucun instrument standardisé pour procéder à cette évaluation, nous avons entrepris d’en développer un à l’aide de méthodes qualitatives et quantitatives de recherche. Un modèle conceptuel d’évaluation des besoins de réadaptation des patients a été élaboré suite aux résultats tirés de groupes de discussion, de la consultation de dossiers médicaux et d’une recension des écrits. À partir de ce modèle, des items devant être sélectionnés de façon individualisée parmi cinq domaines (reconnaissance des besoins, connaissance, motivation, attentes et buts) ont été pré-testés. Les tendances générales concernant la validité des items contenus dans le prototype d’instrument ont été vérifiées lors d’une étude pilote auprès de 50 répondants en réadaptation. Les pistes d’investigation dégagées dans ce mémoire serviront aux études de validation plus approfondies dont devrait faire l’objet ce prototype d’instrument dans le futur.

Effets des nanoparticules d'argent sur les processus enzymatiques des sols

Les nanomatériaux sont de plus en plus présents dans les produits consommables du quotidien. L’argent est le métal le plus utilisé en nanotechnologie pour ses propriétés antimicrobiennes. Par différentes voies d’entrée, les nanoparticules d’argent (nAg) se retrouvent dans l’environnement en quantité significative, notamment dans les sols suite à la valorisation agricole des biosolides municipaux. Il est prévu qu’une interaction négative sur la communauté microbienne terrestre ait des répercussions sur la fertilité du sol et les processus biogéochimiques. Les mesures de l’activité enzymatique ont déjà montré leur efficacité et leur sensibilité dans la détection d’une perturbation physique et chimique du sol. Les effets potentiels des nAg sur l’écosystème terrestre ont été évalués en mesurant l’activité des enzymes β-D-glucosidase (EC 3.2.1.21), leucine-aminopeptidase (EC 3.4.11.1), phosphomonoesterase (EC 3.1.3) et arylsulfatase (EC 3.1.6.1) intervenant dans les cycles des éléments essentiels C, N, P et S, respectivement. L’activité enzymatique est mesurée à l’aide d’une technique basée sur la fluorescence qui requière des substrats synthétiques liés à un fluorophore. Un sol de type sableux a été échantillonné au Campus Macdonald de l’Université McGill (Sainte-Anne-de-Bellevue, Qc) puis exposé aux nAg (taille ~20 nm) ou à la forme ionique Ag+ (Ag-acetate) à des concentrations nominales de 1,25 × 10-3, 1,25 × 10-2, 0,125, 1,25, 6,25 et 31,25 mg Ag kg-1 sol. De plus, le rôle de la matière organique (MO) a été évalué en effectuant un amendement du sol avec un compost de feuilles. Pour mieux comprendre les effets observés, des analyses de spéciation de l’Ag ont été réalisées. Les concentrations en Ag dissous ont été déterminées après filtration à travers des membranes de 0,45 µm ou de 3 kDa (~1 nm, ultrafiltration) pour séparer la phase particulaire des ions dissous. De façon générale, une inhibition de l’activité enzymatique a été observée pour les 4 enzymes en fonction de l’augmentation de la concentration en Ag (totale et dissoute) mais elle est significativement moins importante avec l’ajout de la MO. Les résultats suggèrent que l’inhibition de l’activité des enzymes aux faibles expositions aux nAg est due aux nanoparticules puisqu’une très faible fraction des nAg est réellement dissoute et aucun effet significatif n’a été observé pour les sols traités à des concentrations similaires en Ag+. Par contre, les effets mesurés aux concentrations plus élevées en nAg sont semblables aux expositions à l’Ag+ et suggèrent un rôle de l’Ag colloïdale dans l’inhibition du processus enzymatique des sols.

Improving automation in model-driven engineering using examples

Cette thèse a pour but d’améliorer l’automatisation dans l’ingénierie dirigée par les modèles (MDE pour Model Driven Engineering). MDE est un paradigme qui promet de réduire la complexité du logiciel par l’utilisation intensive de modèles et des transformations automatiques entre modèles (TM). D’une façon simplifiée, dans la vision du MDE, les spécialistes utilisent plusieurs modèles pour représenter un logiciel, et ils produisent le code source en transformant automatiquement ces modèles. Conséquemment, l’automatisation est un facteur clé et un principe fondateur de MDE. En plus des TM, d’autres activités ont besoin d’automatisation, e.g. la définition des langages de modélisation et la migration de logiciels. Dans ce contexte, la contribution principale de cette thèse est de proposer une approche générale pour améliorer l’automatisation du MDE. Notre approche est basée sur la recherche méta-heuristique guidée par les exemples. Nous appliquons cette approche sur deux problèmes importants de MDE, (1) la transformation des modèles et (2) la définition précise de langages de modélisation. Pour le premier problème, nous distinguons entre la transformation dans le contexte de la migration et les transformations générales entre modèles. Dans le cas de la migration, nous proposons une méthode de regroupement logiciel (Software Clustering) basée sur une méta-heuristique guidée par des exemples de regroupement. De la même façon, pour les transformations générales, nous apprenons des transformations entre modèles en utilisant un algorithme de programmation génétique qui s’inspire des exemples des transformations passées. Pour la définition précise de langages de modélisation, nous proposons une méthode basée sur une recherche méta-heuristique, qui dérive des règles de bonne formation pour les méta-modèles, avec l’objectif de bien discriminer entre modèles valides et invalides. Les études empiriques que nous avons menées, montrent que les approches proposées obtiennent des bons résultats tant quantitatifs que qualitatifs. Ceux-ci nous permettent de conclure que l’amélioration de l’automatisation du MDE en utilisant des méthodes de recherche méta-heuristique et des exemples peut contribuer à l’adoption plus large de MDE dans l’industrie à là venir.

A Mono- and Multi-objective Approach for Recommending Software Refactoring

Les systèmes logiciels sont devenus de plus en plus répondus et importants dans notre société. Ainsi, il y a un besoin constant de logiciels de haute qualité. Pour améliorer la qualité de logiciels, l’une des techniques les plus utilisées est le refactoring qui sert à améliorer la structure d'un programme tout en préservant son comportement externe. Le refactoring promet, s'il est appliqué convenablement, à améliorer la compréhensibilité, la maintenabilité et l'extensibilité du logiciel tout en améliorant la productivité des programmeurs. En général, le refactoring pourra s’appliquer au niveau de spécification, conception ou code. Cette thèse porte sur l'automatisation de processus de recommandation de refactoring, au niveau code, s’appliquant en deux étapes principales: 1) la détection des fragments de code qui devraient être améliorés (e.g., les défauts de conception), et 2) l'identification des solutions de refactoring à appliquer. Pour la première étape, nous traduisons des régularités qui peuvent être trouvés dans des exemples de défauts de conception. Nous utilisons un algorithme génétique pour générer automatiquement des règles de détection à partir des exemples de défauts. Pour la deuxième étape, nous introduisons une approche se basant sur une recherche heuristique. Le processus consiste à trouver la séquence optimale d'opérations de refactoring permettant d'améliorer la qualité du logiciel en minimisant le nombre de défauts tout en priorisant les instances les plus critiques. De plus, nous explorons d'autres objectifs à optimiser: le nombre de changements requis pour appliquer la solution de refactoring, la préservation de la sémantique, et la consistance avec l’historique de changements. Ainsi, réduire le nombre de changements permets de garder autant que possible avec la conception initiale. La préservation de la sémantique assure que le programme restructuré est sémantiquement cohérent. De plus, nous utilisons l'historique de changement pour suggérer de nouveaux refactorings dans des contextes similaires. En outre, nous introduisons une approche multi-objective pour améliorer les attributs de qualité du logiciel (la flexibilité, la maintenabilité, etc.), fixer les « mauvaises » pratiques de conception (défauts de conception), tout en introduisant les « bonnes » pratiques de conception (patrons de conception).

Création interactive de mondes virtuels : combiner génération procédurale et contrôle utilisateur intuitif

Réalisé en cotutelle avec l'Université de Grenoble.

Une approche heuristique pour l’apprentissage de transformations de modèles complexes à partir d’exemples

L’ingénierie dirigée par les modèles (IDM) est un paradigme d’ingénierie du logiciel bien établi, qui préconise l’utilisation de modèles comme artéfacts de premier ordre dans les activités de développement et de maintenance du logiciel. La manipulation de plusieurs modèles durant le cycle de vie du logiciel motive l’usage de transformations de modèles (TM) afin d’automatiser les opérations de génération et de mise à jour des modèles lorsque cela est possible. L’écriture de transformations de modèles demeure cependant une tâche ardue, qui requiert à la fois beaucoup de connaissances et d’efforts, remettant ainsi en question les avantages apportés par l’IDM. Afin de faire face à cette problématique, de nombreux travaux de recherche se sont intéressés à l’automatisation des TM. L’apprentissage de transformations de modèles par l’exemple (TMPE) constitue, à cet égard, une approche prometteuse. La TMPE a pour objectif d’apprendre des programmes de transformation de modèles à partir d’un ensemble de paires de modèles sources et cibles fournis en guise d’exemples. Dans ce travail, nous proposons un processus d’apprentissage de transformations de modèles par l’exemple. Ce dernier vise à apprendre des transformations de modèles complexes en s’attaquant à trois exigences constatées, à savoir, l’exploration du contexte dans le modèle source, la vérification de valeurs d’attributs sources et la dérivation d’attributs cibles complexes. Nous validons notre approche de manière expérimentale sur 7 cas de transformations de modèles. Trois des sept transformations apprises permettent d’obtenir des modèles cibles parfaits. De plus, une précision et un rappel supérieurs à 90% sont enregistrés au niveau des modèles cibles obtenus par les quatre transformations restantes.

A unified framework for the comprehension of software's time dimension

Les logiciels sont de plus en plus complexes et leur développement est souvent fait par des équipes dispersées et changeantes. Par ailleurs, de nos jours, la majorité des logiciels sont recyclés au lieu d’être développés à partir de zéro. La tâche de compréhension, inhérente aux tâches de maintenance, consiste à analyser plusieurs dimensions du logiciel en parallèle. La dimension temps intervient à deux niveaux dans le logiciel : il change durant son évolution et durant son exécution. Ces changements prennent un sens particulier quand ils sont analysés avec d’autres dimensions du logiciel. L’analyse de données multidimensionnelles est un problème difficile à résoudre. Cependant, certaines méthodes permettent de contourner cette difficulté. Ainsi, les approches semi-automatiques, comme la visualisation du logiciel, permettent à l’usager d’intervenir durant l’analyse pour explorer et guider la recherche d’informations. Dans une première étape de la thèse, nous appliquons des techniques de visualisation pour mieux comprendre la dynamique des logiciels pendant l’évolution et l’exécution. Les changements dans le temps sont représentés par des heat maps. Ainsi, nous utilisons la même représentation graphique pour visualiser les changements pendant l’évolution et ceux pendant l’exécution. Une autre catégorie d’approches, qui permettent de comprendre certains aspects dynamiques du logiciel, concerne l’utilisation d’heuristiques. Dans une seconde étape de la thèse, nous nous intéressons à l’identification des phases pendant l’évolution ou pendant l’exécution en utilisant la même approche. Dans ce contexte, la prémisse est qu’il existe une cohérence inhérente dans les évènements, qui permet d’isoler des sous-ensembles comme des phases. Cette hypothèse de cohérence est ensuite définie spécifiquement pour les évènements de changements de code (évolution) ou de changements d’état (exécution). L’objectif de la thèse est d’étudier l’unification de ces deux dimensions du temps que sont l’évolution et l’exécution. Ceci s’inscrit dans notre volonté de rapprocher les deux domaines de recherche qui s’intéressent à une même catégorie de problèmes, mais selon deux perspectives différentes.

Simulation-Based Finite and Large Sample Tests in Multivariate Regressions.

In the context of multivariate linear regression (MLR) models, it is well known that commonly employed asymptotic test criteria are seriously biased towards overrejection. In this paper, we propose a general method for constructing exact tests of possibly nonlinear hypotheses on the coefficients of MLR systems. For the case of uniform linear hypotheses, we present exact distributional invariance results concerning several standard test criteria. These include Wilks' likelihood ratio (LR) criterion as well as trace and maximum root criteria. The normality assumption is not necessary for most of the results to hold. Implications for inference are two-fold. First, invariance to nuisance parameters entails that the technique of Monte Carlo tests can be applied on all these statistics to obtain exact tests of uniform linear hypotheses. Second, the invariance property of the latter statistic is exploited to derive general nuisance-parameter-free bounds on the distribution of the LR statistic for arbitrary hypotheses. Even though it may be difficult to compute these bounds analytically, they can easily be simulated, hence yielding exact bounds Monte Carlo tests. Illustrative simulation experiments show that the bounds are sufficiently tight to provide conclusive results with a high probability. Our findings illustrate the value of the bounds as a tool to be used in conjunction with more traditional simulation-based test methods (e.g., the parametric bootstrap) which may be applied when the bounds are not conclusive.

Simulation-Based Finite-Sample Tests for Heteroskedasticity and ARCH Effects.

A wide range of tests for heteroskedasticity have been proposed in the econometric and statistics literature. Although a few exact homoskedasticity tests are available, the commonly employed procedures are quite generally based on asymptotic approximations which may not provide good size control in finite samples. There has been a number of recent studies that seek to improve the reliability of common heteroskedasticity tests using Edgeworth, Bartlett, jackknife and bootstrap methods. Yet the latter remain approximate. In this paper, we describe a solution to the problem of controlling the size of homoskedasticity tests in linear regression contexts. We study procedures based on the standard test statistics [e.g., the Goldfeld-Quandt, Glejser, Bartlett, Cochran, Hartley, Breusch-Pagan-Godfrey, White and Szroeter criteria] as well as tests for autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH-type models). We also suggest several extensions of the existing procedures (sup-type of combined test statistics) to allow for unknown breakpoints in the error variance. We exploit the technique of Monte Carlo tests to obtain provably exact p-values, for both the standard and the new tests suggested. We show that the MC test procedure conveniently solves the intractable null distribution problem, in particular those raised by the sup-type and combined test statistics as well as (when relevant) unidentified nuisance parameter problems under the null hypothesis. The method proposed works in exactly the same way with both Gaussian and non-Gaussian disturbance distributions [such as heavy-tailed or stable distributions]. The performance of the procedures is examined by simulation. The Monte Carlo experiments conducted focus on : (1) ARCH, GARCH, and ARCH-in-mean alternatives; (2) the case where the variance increases monotonically with : (i) one exogenous variable, and (ii) the mean of the dependent variable; (3) grouped heteroskedasticity; (4) breaks in variance at unknown points. We find that the proposed tests achieve perfect size control and have good power.

Simulation-Based Finite-Sample Normality Tests in Linear Regressions

In the literature on tests of normality, much concern has been expressed over the problems associated with residual-based procedures. Indeed, the specialized tables of critical points which are needed to perform the tests have been derived for the location-scale model; hence reliance on available significance points in the context of regression models may cause size distortions. We propose a general solution to the problem of controlling the size normality tests for the disturbances of standard linear regression, which is based on using the technique of Monte Carlo tests.

The Ghost in the Machine: Inferring Machine-Based Strategies from Observed Behavior

We introduce a procedure to infer the repeated-game strategies that generate actions in experimental choice data. We apply the technique to set of experiments where human subjects play a repeated Prisoner's Dilemma. The technique suggests that two types of strategies underly the data.

Changements dans le circuit de la récompense suite à la bulbectomie olfactive : une nouvelle approche pour étudier des antidépresseurs

La dépression est une maladie chronique, récurrente et potentiellement mortelle qui affecte plus de 20 % de la population à travers le monde. Les mécanismes sous-jacents de la dépression demeurent incompris et la pharmacothérapie actuelle, largement basée sur l’hypothèse monoaminergique, fait preuve d’une efficacité sous optimale et d’une latence thérapeutique élevée. Par conséquent, la recherche est amenée à élaborer de nouveaux traitements pharmacologiques. Pour détecter leur action, il est avant tout nécessaire de développer des outils expérimentaux adéquats. Dans cette optique, notre but a été de mesurer l’anhédonie, un symptôme cardinal de la dépression, chez le rat de laboratoire. L’anhédonie a été définie comme une réduction de la récompense et a été mesurée avec le test de consommation de sucrose et la technique d’autostimulation intracérébrale. En vue d’induire l’anhédonie, nous avons effectué une bulbectomie olfactive, une procédure qui entraîne divers changements biochimiques, cellulaires et comportementaux similaires à ceux de l’état dépressif et qui peuvent être renversés par un traitement antidépresseur chronique. Nos résultats montrent que la bulbectomie olfactive produit également l’anhédonie, reflétée par une réduction durable de la consommation de sucrose et par une réduction de l’efficacité de l’amphétamine dans le test d’autostimulation intracérébrale. Ces effets ont été présents jusqu’à trois à quatre semaines suivant la chirurgie. La bulbectomie olfactive a aussi été associée à une augmentation de l’élément de réponse liant l’AMPc dans le striatum, un index moléculaire associé à l’anhédonie. Ces découvertes suggèrent que l’anhédonie peut être produite et étudiée de façon fiable dans le modèle de bulbectomie olfactive et que le circuit de récompense pourrait constituer une cible cohérente pour de nouvelles drogues en vue du traitement de la dépression.

Culture du corps et technosciences : vers une « mise à niveau » technique de l’humain? Analyse des représentations du corps soutenues par le mouvement transhumaniste

L’intérêt marqué porté actuellement aux recherches NBIC (nano-bio-info-cognitivo technologies) visant l’optimisation des capacités humaines augure d’un profond bouleversement dans nos représentations du corps humain et du rapport humain-machine. Tour à tour, des travaux issus des domaines du génie génétique, de la pharmacologie, des biotechnologies ou des nanotechnologies nous promettent un corps moins sujet à la maladie, mieux « adapté » et surtout plus malléable. Cette construction en laboratoire d’un corps amélioré fait amplement écho aux préoccupations contemporaines concernant la santé parfaite, le processus de vieillissement, l’inaptitude, l’apparence, la performance, etc. En vue d’analyser les transformations qu’induisent ces recherches sur les représentations du corps, nous avons construit un modèle théorique appuyé, d’une part, sur des travaux en sociologie du corps et, d’autre part, sur des travaux en épistémologie des sciences. Puis, en scrutant différents textes de vulgarisation scientifique produits par des chercheurs transhumanistes – militant ouvertement en faveur d’une optimisation radicale des capacités humaines par le biais des technosciences –, il a été observé que les représentations du corps s’organisent autour de trois principaux noyaux. Le corps humain est présenté, dans ce discours, comme étant à la fois informationnel, technologiquement perfectible et obsolète. Cette représentation tripartite du corps permet aux transhumanistes d’ériger leur modèle d’action (i.e. amélioration des capacités physiques, intellectuelles, sensitives, émotionnelles, etc.) à titre de nécessité anthropologique. À leurs yeux, l’amélioration des conditions humaines doit passer par une mutation contrôlée de la biologie (i.e. une hybridation avec la machine) du fait que le corps serait « inadapté » au monde contemporain. Ainsi, les promesses NBIC, une fois récupérées par les chercheurs transhumanistes, se voient exacerbées et prennent une tonalité péremptoire. Ceci contribue vivement à la promotion du posthumain ou du cyborg, soit d’un individu transformé dans l’optique d’être plus robuste et intelligent, de moduler sa sensitivité et ses états émotifs et de vivre plus longtemps, voire indéfiniment. Enfin, situé à mi-chemin entre la science et la science-fiction, ce projet est qualifié de techno-prophétie en ce qu’il produit d’innombrables prévisions basées sur les avancées technoscientifiques actuelles et potentielles. Afin d’accroître l’acceptabilité sociale de leur modèle d’action, les transhumanistes ne font pas uniquement appel à la (potentielle) faisabilité technique; ils s’appuient également sur des valeurs socialement partagées, telles que l’autodétermination, la perfectibilité humaine, l’égalité, la liberté ou la dignité. Néanmoins, la lecture qu’ils en font est parfois surprenante et rompt très souvent avec les conceptions issues de la modernité. À leur avis, le perfectionnement humain doit s’opérer par le biais des technosciences (non des institutions sociales), sur le corps même des individus (non sur l’environnement) et en vertu de leur « droit » à l’autodétermination compris comme un droit individuel d’optimiser ses capacités. De même, les technosciences doivent, disent-ils, être démocratisées afin d’en garantir l’accessibilité, de réduire les inégalités biologiques et de permettre à chacun de renforcer son sentiment d’identité et d’accomplissement. L’analyse du discours transhumaniste nous a donc permis d’observer leurs représentations du corps de même que la résonance culturelle du projet qu’ils proposent.