Residence and Autonomy in Postcolonial Maharashtra

Réalisé à l'aide de données harmonisées par le Integrated Public Use Microdata Series (IPUMS).

Statistical Inference for Computable General Equilibrium Models with Application to a Model of the Moroccan Economy

We study the problem of measuring the uncertainty of CGE (or RBC)-type model simulations associated with parameter uncertainty. We describe two approaches for building confidence sets on model endogenous variables. The first one uses a standard Wald-type statistic. The second approach assumes that a confidence set (sampling or Bayesian) is available for the free parameters, from which confidence sets are derived by a projection technique. The latter has two advantages: first, confidence set validity is not affected by model nonlinearities; second, we can easily build simultaneous confidence intervals for an unlimited number of variables. We study conditions under which these confidence sets take the form of intervals and show they can be implemented using standard methods for solving CGE models. We present an application to a CGE model of the Moroccan economy to study the effects of policy-induced increases of transfers from Moroccan expatriates.

Semi-Parametric Weak Instrument Regressions with an Application to the Risk-Return Trade-off

Recent work shows that a low correlation between the instruments and the included variables leads to serious inference problems. We extend the local-to-zero analysis of models with weak instruments to models with estimated instruments and regressors and with higher-order dependence between instruments and disturbances. This makes this framework applicable to linear models with expectation variables that are estimated non-parametrically. Two examples of such models are the risk-return trade-off in finance and the impact of inflation uncertainty on real economic activity. Results show that inference based on Lagrange Multiplier (LM) tests is more robust to weak instruments than Wald-based inference. Using LM confidence intervals leads us to conclude that no statistically significant risk premium is present in returns on the S&P 500 index, excess holding yields between 6-month and 3-month Treasury bills, or in yen-dollar spot returns.

Exact Skewness-Kurtosis Tests for Multivariate Normality and Goodness-of-fit in Multivariate Regressions with Application to Asset Pricing Models

We study the problem of testing the error distribution in a multivariate linear regression (MLR) model. The tests are functions of appropriately standardized multivariate least squares residuals whose distribution is invariant to the unknown cross-equation error covariance matrix. Empirical multivariate skewness and kurtosis criteria are then compared to simulation-based estimate of their expected value under the hypothesized distribution. Special cases considered include testing multivariate normal, Student t; normal mixtures and stable error models. In the Gaussian case, finite-sample versions of the standard multivariate skewness and kurtosis tests are derived. To do this, we exploit simple, double and multi-stage Monte Carlo test methods. For non-Gaussian distribution families involving nuisance parameters, confidence sets are derived for the the nuisance parameters and the error distribution. The procedures considered are evaluated in a small simulation experi-ment. Finally, the tests are applied to an asset pricing model with observable risk-free rates, using monthly returns on New York Stock Exchange (NYSE) portfolios over five-year subperiods from 1926-1995.

Projection-Based Statistical Inference in Linear Structural Models with Possibly Weak Instruments

It is well known that standard asymptotic theory is not valid or is extremely unreliable in models with identification problems or weak instruments [Dufour (1997, Econometrica), Staiger and Stock (1997, Econometrica), Wang and Zivot (1998, Econometrica), Stock and Wright (2000, Econometrica), Dufour and Jasiak (2001, International Economic Review)]. One possible way out consists here in using a variant of the Anderson-Rubin (1949, Ann. Math. Stat.) procedure. The latter, however, allows one to build exact tests and confidence sets only for the full vector of the coefficients of the endogenous explanatory variables in a structural equation, which in general does not allow for individual coefficients. This problem may in principle be overcome by using projection techniques [Dufour (1997, Econometrica), Dufour and Jasiak (2001, International Economic Review)]. AR-types are emphasized because they are robust to both weak instruments and instrument exclusion. However, these techniques can be implemented only by using costly numerical techniques. In this paper, we provide a complete analytic solution to the problem of building projection-based confidence sets from Anderson-Rubin-type confidence sets. The latter involves the geometric properties of “quadrics” and can be viewed as an extension of usual confidence intervals and ellipsoids. Only least squares techniques are required for building the confidence intervals. We also study by simulation how “conservative” projection-based confidence sets are. Finally, we illustrate the methods proposed by applying them to three different examples: the relationship between trade and growth in a cross-section of countries, returns to education, and a study of production functions in the U.S. economy.

Identification, Weak Instruments and Statistical Inference in Econometrics

We discuss statistical inference problems associated with identification and testability in econometrics, and we emphasize the common nature of the two issues. After reviewing the relevant statistical notions, we consider in turn inference in nonparametric models and recent developments on weakly identified models (or weak instruments). We point out that many hypotheses, for which test procedures are commonly proposed, are not testable at all, while some frequently used econometric methods are fundamentally inappropriate for the models considered. Such situations lead to ill-defined statistical problems and are often associated with a misguided use of asymptotic distributional results. Concerning nonparametric hypotheses, we discuss three basic problems for which such difficulties occur: (1) testing a mean (or a moment) under (too) weak distributional assumptions; (2) inference under heteroskedasticity of unknown form; (3) inference in dynamic models with an unlimited number of parameters. Concerning weakly identified models, we stress that valid inference should be based on proper pivotal functions —a condition not satisfied by standard Wald-type methods based on standard errors — and we discuss recent developments in this field, mainly from the viewpoint of building valid tests and confidence sets. The techniques discussed include alternative proposed statistics, bounds, projection, split-sampling, conditioning, Monte Carlo tests. The possibility of deriving a finite-sample distributional theory, robustness to the presence of weak instruments, and robustness to the specification of a model for endogenous explanatory variables are stressed as important criteria assessing alternative procedures.

New statistical methods to assess the effect of time-dependent exposures in case-control studies

Contexte. Les études cas-témoins sont très fréquemment utilisées par les épidémiologistes pour évaluer l’impact de certaines expositions sur une maladie particulière. Ces expositions peuvent être représentées par plusieurs variables dépendant du temps, et de nouvelles méthodes sont nécessaires pour estimer de manière précise leurs effets. En effet, la régression logistique qui est la méthode conventionnelle pour analyser les données cas-témoins ne tient pas directement compte des changements de valeurs des covariables au cours du temps. Par opposition, les méthodes d’analyse des données de survie telles que le modèle de Cox à risques instantanés proportionnels peuvent directement incorporer des covariables dépendant du temps représentant les histoires individuelles d’exposition. Cependant, cela nécessite de manipuler les ensembles de sujets à risque avec précaution à cause du sur-échantillonnage des cas, en comparaison avec les témoins, dans les études cas-témoins. Comme montré dans une étude de simulation précédente, la définition optimale des ensembles de sujets à risque pour l’analyse des données cas-témoins reste encore à être élucidée, et à être étudiée dans le cas des variables dépendant du temps. Objectif: L’objectif général est de proposer et d’étudier de nouvelles versions du modèle de Cox pour estimer l’impact d’expositions variant dans le temps dans les études cas-témoins, et de les appliquer à des données réelles cas-témoins sur le cancer du poumon et le tabac. Méthodes. J’ai identifié de nouvelles définitions d’ensemble de sujets à risque, potentiellement optimales (le Weighted Cox model and le Simple weighted Cox model), dans lesquelles différentes pondérations ont été affectées aux cas et aux témoins, afin de refléter les proportions de cas et de non cas dans la population source. Les propriétés des estimateurs des effets d’exposition ont été étudiées par simulation. Différents aspects d’exposition ont été générés (intensité, durée, valeur cumulée d’exposition). Les données cas-témoins générées ont été ensuite analysées avec différentes versions du modèle de Cox, incluant les définitions anciennes et nouvelles des ensembles de sujets à risque, ainsi qu’avec la régression logistique conventionnelle, à des fins de comparaison. Les différents modèles de régression ont ensuite été appliqués sur des données réelles cas-témoins sur le cancer du poumon. Les estimations des effets de différentes variables de tabac, obtenues avec les différentes méthodes, ont été comparées entre elles, et comparées aux résultats des simulations. Résultats. Les résultats des simulations montrent que les estimations des nouveaux modèles de Cox pondérés proposés, surtout celles du Weighted Cox model, sont bien moins biaisées que les estimations des modèles de Cox existants qui incluent ou excluent simplement les futurs cas de chaque ensemble de sujets à risque. De plus, les estimations du Weighted Cox model étaient légèrement, mais systématiquement, moins biaisées que celles de la régression logistique. L’application aux données réelles montre de plus grandes différences entre les estimations de la régression logistique et des modèles de Cox pondérés, pour quelques variables de tabac dépendant du temps. Conclusions. Les résultats suggèrent que le nouveau modèle de Cox pondéré propose pourrait être une alternative intéressante au modèle de régression logistique, pour estimer les effets d’expositions dépendant du temps dans les études cas-témoins

Effets de l'application de charges aux membres inférieurs sur le patron de marche des personnes hémiparétiques chroniques

Placer une charge au niveau du membre inférieur est une approche sans fondement scientifique, utilisée par les cliniciens, pour renforcer certains muscles clés de la marche. Cette étude a déterminé les modifications du patron de marche lors de l’ajout d’une charge à la cheville parétique ou non parétique chez des personnes ayant une hémiparésie suite à un accident vasculaire cérébral et a comparé les résultats à ceux d’un groupe témoin. Il est supposé qu’une charge placée à la jambe parétique/non dominante (charge ipsilatérale) augmenterait les efforts (moments et puissance) à la hanche parétique/non dominante lors de l’oscillation et qu’une charge placée controlatéralement augmenterait les efforts lors de la phase d’appui principalement pour les abducteurs de hanche stabilisant le bassin dans le plan frontal. La marche avec et sans charge de cinq individus hémiparétiques chroniques et 5 personnes en santé a été analysée en laboratoire par l’enregistrement des forces de réaction du sol et des mouvements des membres inférieurs. Ces informations ont permis de calculer les paramètres temps-distance, les angles à la hanche parétique/non dominante et au tronc, les moments nets, les puissances et le travail mécanique à la hanche parétique/non dominante. Des tests statistiques non-paramétriques ont servi à déterminer l’effet de la condition, avec charge (ipsi- et controlatérale) ou sans charge et à comparer les résultats entre les deux groupes. L’ajout d’une charge n’a pas modifié la vitesse de marche des sujets. Les phases d’appui et d’oscillation étaient rendus plus symétriques par la charge, même si peu de différences apparaissaient dans le plan sagittal avec ou sans la charge. Dans le plan frontal, le moment abducteur de hanche des sujets hémiparétiques a diminué avec la charge controlatérale, tandis qu'il a augmenté chez les sujets en santé. L’utilisation d’une stratégie posturale ou dynamique au tronc pourrait expliquer la différence de l’effet de la charge sur le moment abducteur à la hanche. Au vu de ces résultats, il est nécessaire de poursuivre l’évaluation de cette approche de renforcement musculaire spécifique à la tâche avant d’en recommander son utilisation.

Déploiement automatique d’une application de routage téléphonique d’une langue source vers une langue cible

Les modèles de compréhension statistiques appliqués à des applications vocales nécessitent beaucoup de données pour être entraînés. Souvent, une même application doit pouvoir supporter plusieurs langues, c’est le cas avec les pays ayant plusieurs langues officielles. Il s’agit donc de gérer les mêmes requêtes des utilisateurs, lesquelles présentent une sémantique similaire, mais dans plusieurs langues différentes. Ce projet présente des techniques pour déployer automatiquement un modèle de compréhension statistique d’une langue source vers une langue cible. Ceci afin de réduire le nombre de données nécessaires ainsi que le temps relié au déploiement d’une application dans une nouvelle langue. Premièrement, une approche basée sur les techniques de traduction automatique est présentée. Ensuite une approche utilisant un espace sémantique commun pour comparer plusieurs langues a été développée. Ces deux méthodes sont comparées pour vérifier leurs limites et leurs faisabilités. L’apport de ce projet se situe dans l’amélioration d’un modèle de traduction grâce à l’ajout de données très proche de l’application ainsi que d’une nouvelle façon d’inférer un espace sémantique multilingue.

Modélisation des bi-grappes et sélection des variables pour des données de grande dimension : application aux données d’expression génétique

Les simulations ont été implémentées avec le programme Java.

Analyse de sensibilité de l’effet d’un programme de prévention avec randomisation : application de trois techniques d’appariement pour balancer les groupes contrôle et expérimental : distance de Mahanalobis, score de propension et algorithme génétique

Les analyses effectuées dans le cadre de ce mémoire ont été réalisées à l'aide du module MatchIt disponible sous l’environnent d'analyse statistique R. / Statistical analyzes of this thesis were performed using the MatchIt package available in the statistical analysis environment R.

Exploration des effets d’un programme de réadaptation visant l’amélioration des activités et la participation des personnes cérébrolésées. Application à l’activité cuisine

Thèse réalisée en cotutelle France- Québec

Quantitative ultrasound imaging during shear wave propagation for application related to breast cancer diagnosis

Dans le contexte de la caractérisation des tissus mammaires, on peut se demander ce que l’examen d’un attribut en échographie quantitative (« quantitative ultrasound » - QUS) d’un milieu diffusant (tel un tissu biologique mou) pendant la propagation d’une onde de cisaillement ajoute à son pouvoir discriminant. Ce travail présente une étude du comportement variable temporel de trois paramètres statistiques (l’intensité moyenne, le paramètre de structure et le paramètre de regroupement des diffuseurs) d’un modèle général pour l’enveloppe écho de l’onde ultrasonore rétrodiffusée (c.-à-d., la K-distribution homodyne) sous la propagation des ondes de cisaillement. Des ondes de cisaillement transitoires ont été générés en utilisant la mèthode d’ imagerie de cisaillement supersonique ( «supersonic shear imaging » - SSI) dans trois fantômes in-vitro macroscopiquement homogènes imitant le sein avec des propriétés mécaniques différentes, et deux fantômes ex-vivo hétérogénes avec tumeurs de souris incluses dans un milieu environnant d’agargélatine. Une comparaison de l’étendue des trois paramètres de la K-distribution homodyne avec et sans propagation d’ondes de cisaillement a montré que les paramètres étaient significativement (p < 0,001) affectès par la propagation d’ondes de cisaillement dans les expériences in-vitro et ex-vivo. Les résultats ont également démontré que la plage dynamique des paramétres statistiques au cours de la propagation des ondes de cisaillement peut aider à discriminer (avec p < 0,001) les trois fantômes homogènes in-vitro les uns des autres, ainsi que les tumeurs de souris de leur milieu environnant dans les fantômes hétérogénes ex-vivo. De plus, un modéle de régression linéaire a été appliqué pour corréler la plage de l’intensité moyenne sous la propagation des ondes de cisaillement avec l’amplitude maximale de déplacement du « speckle » ultrasonore. La régression linéaire obtenue a été significative : fantômes in vitro : R2 = 0.98, p < 0,001 ; tumeurs ex-vivo : R2 = 0,56, p = 0,013 ; milieu environnant ex-vivo : R2 = 0,59, p = 0,009. En revanche, la régression linéaire n’a pas été aussi significative entre l’intensité moyenne sans propagation d’ondes de cisaillement et les propriétés mécaniques du milieu : fantômes in vitro : R2 = 0,07, p = 0,328, tumeurs ex-vivo : R2 = 0,55, p = 0,022 ; milieu environnant ex-vivo : R2 = 0,45, p = 0,047. Cette nouvelle approche peut fournir des informations supplémentaires à l’échographie quantitative statistique traditionnellement réalisée dans un cadre statique (c.-à-d., sans propagation d’ondes de cisaillement), par exemple, dans le contexte de l’imagerie ultrasonore en vue de la classification du cancer du sein.

A robust algorithm for segmenting fluorescence images and its application to single-molecule counting

La microscopie par fluorescence de cellules vivantes produit de grandes quantités de données. Ces données sont composées d’une grande diversité au niveau de la forme des objets d’intérêts et possèdent un ratio signaux/bruit très bas. Pour concevoir un pipeline d’algorithmes efficaces en traitement d’image de microscopie par fluorescence, il est important d’avoir une segmentation robuste et fiable étant donné que celle-ci constitue l’étape initiale du traitement d’image. Dans ce mémoire, je présente MinSeg, un algorithme de segmentation d’image de microscopie par fluorescence qui fait peu d’assomptions sur l’image et utilise des propriétés statistiques pour distinguer le signal par rapport au bruit. MinSeg ne fait pas d’assomption sur la taille ou la forme des objets contenus dans l’image. Par ce fait, il est donc applicable sur une grande variété d’images. Je présente aussi une suite d’algorithmes pour la quantification de petits complexes dans des expériences de microscopie par fluorescence de molécules simples utilisant l’algorithme de segmentation MinSeg. Cette suite d’algorithmes a été utilisée pour la quantification d’une protéine nommée CENP-A qui est une variante de l’histone H3. Par cette technique, nous avons trouvé que CENP-A est principalement présente sous forme de dimère.