MODELING HETEROTACHY IN PHYLOGENETICS

Il a été démontré que l’hétérotachie, variation du taux de substitutions au cours du temps et entre les sites, est un phénomène fréquent au sein de données réelles. Échouer à modéliser l’hétérotachie peut potentiellement causer des artéfacts phylogénétiques. Actuellement, plusieurs modèles traitent l’hétérotachie : le modèle à mélange des longueurs de branche (MLB) ainsi que diverses formes du modèle covarion. Dans ce projet, notre but est de trouver un modèle qui prenne efficacement en compte les signaux hétérotaches présents dans les données, et ainsi améliorer l’inférence phylogénétique. Pour parvenir à nos fins, deux études ont été réalisées. Dans la première, nous comparons le modèle MLB avec le modèle covarion et le modèle homogène grâce aux test AIC et BIC, ainsi que par validation croisée. A partir de nos résultats, nous pouvons conclure que le modèle MLB n’est pas nécessaire pour les sites dont les longueurs de branche diffèrent sur l’ensemble de l’arbre, car, dans les données réelles, le signaux hétérotaches qui interfèrent avec l’inférence phylogénétique sont généralement concentrés dans une zone limitée de l’arbre. Dans la seconde étude, nous relaxons l’hypothèse que le modèle covarion est homogène entre les sites, et développons un modèle à mélanges basé sur un processus de Dirichlet. Afin d’évaluer différents modèles hétérogènes, nous définissons plusieurs tests de non-conformité par échantillonnage postérieur prédictif pour étudier divers aspects de l’évolution moléculaire à partir de cartographies stochastiques. Ces tests montrent que le modèle à mélanges covarion utilisé avec une loi gamma est capable de refléter adéquatement les variations de substitutions tant à l’intérieur d’un site qu’entre les sites. Notre recherche permet de décrire de façon détaillée l’hétérotachie dans des données réelles et donne des pistes à suivre pour de futurs modèles hétérotaches. Les tests de non conformité par échantillonnage postérieur prédictif fournissent des outils de diagnostic pour évaluer les modèles en détails. De plus, nos deux études révèlent la non spécificité des modèles hétérogènes et, en conséquence, la présence d’interactions entre différents modèles hétérogènes. Nos études suggèrent fortement que les données contiennent différents caractères hétérogènes qui devraient être pris en compte simultanément dans les analyses phylogénétiques.

Sélection de modèle d'imputation à partir de modèles bayésiens hiérarchiques linéaires multivariés

Les logiciels utilisés sont Splus et R.

Modélisation bayésienne des changements aux niches écologiques causés par le réchauffement climatique

Cette thèse présente des méthodes de traitement de données de comptage en particulier et des données discrètes en général. Il s'inscrit dans le cadre d'un projet stratégique du CRNSG, nommé CC-Bio, dont l'objectif est d'évaluer l'impact des changements climatiques sur la répartition des espèces animales et végétales. Après une brève introduction aux notions de biogéographie et aux modèles linéaires mixtes généralisés aux chapitres 1 et 2 respectivement, ma thèse s'articulera autour de trois idées majeures. Premièrement, nous introduisons au chapitre 3 une nouvelle forme de distribution dont les composantes ont pour distributions marginales des lois de Poisson ou des lois de Skellam. Cette nouvelle spécification permet d'incorporer de l'information pertinente sur la nature des corrélations entre toutes les composantes. De plus, nous présentons certaines propriétés de ladite distribution. Contrairement à la distribution multidimensionnelle de Poisson qu'elle généralise, celle-ci permet de traiter les variables avec des corrélations positives et/ou négatives. Une simulation permet d'illustrer les méthodes d'estimation dans le cas bidimensionnel. Les résultats obtenus par les méthodes bayésiennes par les chaînes de Markov par Monte Carlo (CMMC) indiquent un biais relatif assez faible de moins de 5% pour les coefficients de régression des moyennes contrairement à ceux du terme de covariance qui semblent un peu plus volatils. Deuxièmement, le chapitre 4 présente une extension de la régression multidimensionnelle de Poisson avec des effets aléatoires ayant une densité gamma. En effet, conscients du fait que les données d'abondance des espèces présentent une forte dispersion, ce qui rendrait fallacieux les estimateurs et écarts types obtenus, nous privilégions une approche basée sur l'intégration par Monte Carlo grâce à l'échantillonnage préférentiel. L'approche demeure la même qu'au chapitre précédent, c'est-à-dire que l'idée est de simuler des variables latentes indépendantes et de se retrouver dans le cadre d'un modèle linéaire mixte généralisé (GLMM) conventionnel avec des effets aléatoires de densité gamma. Même si l'hypothèse d'une connaissance a priori des paramètres de dispersion semble trop forte, une analyse de sensibilité basée sur la qualité de l'ajustement permet de démontrer la robustesse de notre méthode. Troisièmement, dans le dernier chapitre, nous nous intéressons à la définition et à la construction d'une mesure de concordance donc de corrélation pour les données augmentées en zéro par la modélisation de copules gaussiennes. Contrairement au tau de Kendall dont les valeurs se situent dans un intervalle dont les bornes varient selon la fréquence d'observations d'égalité entre les paires, cette mesure a pour avantage de prendre ses valeurs sur (-1;1). Initialement introduite pour modéliser les corrélations entre des variables continues, son extension au cas discret implique certaines restrictions. En effet, la nouvelle mesure pourrait être interprétée comme la corrélation entre les variables aléatoires continues dont la discrétisation constitue nos observations discrètes non négatives. Deux méthodes d'estimation des modèles augmentés en zéro seront présentées dans les contextes fréquentiste et bayésien basées respectivement sur le maximum de vraisemblance et l'intégration de Gauss-Hermite. Enfin, une étude de simulation permet de montrer la robustesse et les limites de notre approche.

Différents procédés statistiques pour détecter la non-stationnarité dans les séries de précipitation

Ce mémoire a pour objectif de déterminer si les précipitations convectives estivales simulées par le modèle régional canadien du climat (MRCC) sont stationnaires ou non à travers le temps. Pour répondre à cette question, nous proposons une méthodologie statistique de type fréquentiste et une de type bayésien. Pour l'approche fréquentiste, nous avons utilisé le contrôle de qualité standard ainsi que le CUSUM afin de déterminer si la moyenne a augmenté à travers les années. Pour l'approche bayésienne, nous avons comparé la distribution a posteriori des précipitations dans le temps. Pour ce faire, nous avons modélisé la densité \emph{a posteriori} d'une période donnée et nous l'avons comparée à la densité a posteriori d'une autre période plus éloignée dans le temps. Pour faire la comparaison, nous avons utilisé une statistique basée sur la distance d'Hellinger, la J-divergence ainsi que la norme L2. Au cours de ce mémoire, nous avons utilisé l'ARL (longueur moyenne de la séquence) pour calibrer et pour comparer chacun de nos outils. Une grande partie de ce mémoire sera donc dédiée à l'étude de l'ARL. Une fois nos outils bien calibrés, nous avons utilisé les simulations pour les comparer. Finalement, nous avons analysé les données du MRCC pour déterminer si elles sont stationnaires ou non.

Essays on oil price fluctuations and macroeconomic activity

Dans cette thèse, je me suis intéressé aux effets des fluctuations du prix de pétrole sur l'activité macroéconomique selon la cause sous-jacente ces fluctuations. Les modèles économiques utilisés dans cette thèse sont principalement les modèles d'équilibre général dynamique stochastique (de l'anglais Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE) et les modèles Vecteurs Autorégressifs, VAR. Plusieurs études ont examiné les effets des fluctuations du prix de pétrole sur les principaux variables macroéconomiques, mais très peu d'entre elles ont fait spécifiquement le lien entre les effets des fluctuations du prix du pétrole et la l'origine de ces fluctuations. Pourtant, il est largement admis dans les études plus récentes que les augmentations du prix du pétrole peuvent avoir des effets très différents en fonction de la cause sous-jacente de cette augmentation. Ma thèse, structurée en trois chapitres, porte une attention particulière aux sources de fluctuations du prix de pétrole et leurs impacts sur l'activité macroéconomique en général, et en particulier sur l'économie du Canada. Le premier chapitre examine comment les chocs d'offre de pétrole, de demande agrégée, et de demande de précaution de pétrole affectent l'économie du Canada, dans un Modèle d'équilibre Général Dynamique Stochastique estimé. L'estimation est réalisée par la méthode Bayésienne, en utilisant des données trimestrielles canadiennes sur la période 1983Q1 à 2010Q4. Les résultats montrent que les effets dynamiques des fluctuations du prix du pétrole sur les principaux agrégats macro-économiques canadiens varient en fonction de leurs sources. En particulier, une augmentation de 10% du prix réel du pétrole causée par des chocs positifs sur la demande globale étrangère a un effet positif significatif de l'ordre de 0,4% sur le PIB réel du Canada au moment de l'impact et l'effet reste positif sur tous les horizons. En revanche, une augmentation du prix réel du pétrole causée par des chocs négatifs sur l'offre de pétrole ou par des chocs positifs de la demande de pétrole de précaution a un effet négligeable sur le PIB réel du Canada au moment de l'impact, mais provoque une baisse légèrement significative après l'impact. En outre, parmi les chocs pétroliers identifiés, les chocs sur la demande globale étrangère ont été relativement plus important pour expliquer la fluctuation des principaux agrégats macroéconomiques du Canada au cours de la période d'estimation. Le deuxième chapitre utilise un modèle Structurel VAR en Panel pour examiner les liens entre les chocs de demande et d'offre de pétrole et les ajustements de la demande de travail et des salaires dans les industries manufacturières au Canada. Le modèle est estimé sur des données annuelles désagrégées au niveau industriel sur la période de 1975 à 2008. Les principaux résultats suggèrent qu'un choc positif de demande globale a un effet positif sur la demande de travail et les salaires, à court terme et à long terme. Un choc négatif sur l'offre de pétrole a un effet négatif relativement faible au moment de l'impact, mais l'effet devient positif après la première année. En revanche, un choc positif sur la demande précaution de pétrole a un impact négatif à tous les horizons. Les estimations industrie-par-industrie confirment les précédents résultats en panel. En outre, le papier examine comment les effets des différents chocs pétroliers sur la demande travail et les salaires varient en fonction du degré d'exposition commerciale et de l'intensité en énergie dans la production. Il ressort que les industries fortement exposées au commerce international et les industries fortement intensives en énergie sont plus vulnérables aux fluctuations du prix du pétrole causées par des chocs d'offre de pétrole ou des chocs de demande globale. Le dernier chapitre examine les implications en terme de bien-être social de l'introduction des inventaires en pétrole sur le marché mondial à l'aide d'un modèle DSGE de trois pays dont deux pays importateurs de pétrole et un pays exportateur de pétrole. Les gains de bien-être sont mesurés par la variation compensatoire de la consommation sous deux règles de politique monétaire. Les principaux résultats montrent que l'introduction des inventaires en pétrole a des effets négatifs sur le bien-être des consommateurs dans chacun des deux pays importateurs de pétrole, alors qu'il a des effets positifs sur le bien-être des consommateurs dans le pays exportateur de pétrole, quelle que soit la règle de politique monétaire. Par ailleurs, l'inclusion de la dépréciation du taux de change dans les règles de politique monétaire permet de réduire les coûts sociaux pour les pays importateurs de pétrole. Enfin, l'ampleur des effets de bien-être dépend du niveau d'inventaire en pétrole à l'état stationnaire et est principalement expliquée par les chocs sur les inventaires en pétrole.

Analysis of System Signals Based on Cross Recurrence Method for System Dynamics Characterization

Natural systems are inherently non linear. Recurrent behaviours are typical of natural systems. Recurrence is a fundamental property of non linear dynamical systems which can be exploited to characterize the system behaviour effectively. Cross recurrence based analysis of sensor signals from non linear dynamical system is presented in this thesis. The mutual dependency among relatively independent components of a system is referred as coupling. The analysis is done for a mechanically coupled system specifically designed for conducting experiment. Further, cross recurrence method is extended to the actual machining process in a lathe to characterize the chatter during turning. The result is verified by permutation entropy method. Conventional linear methods or models are incapable of capturing the critical and strange behaviours associated with the dynamical process. Hence any effective feature extraction methodologies should invariably gather information thorough nonlinear time series analysis. The sensor signals from the dynamical system normally contain noise and non stationarity. In an effort to get over these two issues to the maximum possible extent, this work adopts the cross recurrence quantification analysis (CRQA) methodology since it is found to be robust against noise and stationarity in the signals. The study reveals that the CRQA is capable of characterizing even weak coupling among system signals. It also divulges the dependence of certain CRQA variables like percent determinism, percent recurrence and entropy to chatter unambiguously. The surrogate data test shows that the results obtained by CRQA are the true properties of the temporal evolution of the dynamics and contain a degree of deterministic structure. The results are verified using permutation entropy (PE) to detect the onset of chatter from the time series. The present study ascertains that this CRP based methodology is capable of recognizing the transition from regular cutting to the chatter cutting irrespective of the machining parameters or work piece material. The results establish this methodology to be feasible for detection of chatter in metal cutting operation in a lathe.

Some concepts and models usefulninthe analysis of discrete life time data

This thesis entitled Reliability Modelling and Analysis in Discrete time Some Concepts and Models Useful in the Analysis of discrete life time data.The present study consists of five chapters. In Chapter II we take up the derivation of some general results useful in reliability modelling that involves two component mixtures. Expression for the failure rate, mean residual life and second moment of residual life of the mixture distributions in terms of the corresponding quantities in the component distributions are investigated. Some applications of these results are also pointed out. The role of the geometric,Waring and negative hypergeometric distributions as models of life lengths in the discrete time domain has been discussed already. While describing various reliability characteristics, it was found that they can be often considered as a class. The applicability of these models in single populations naturally extends to the case of populations composed of sub-populations making mixtures of these distributions worth investigating. Accordingly the general properties, various reliability characteristics and characterizations of these models are discussed in chapter III. Inference of parameters in mixture distribution is usually a difficult problem because the mass function of the mixture is a linear function of the component masses that makes manipulation of the likelihood equations, leastsquare function etc and the resulting computations.very difficult. We show that one of our characterizations help in inferring the parameters of the geometric mixture without involving computational hazards. As mentioned in the review of results in the previous sections, partial moments were not studied extensively in literature especially in the case of discrete distributions. Chapters IV and V deal with descending and ascending partial factorial moments. Apart from studying their properties, we prove characterizations of distributions by functional forms of partial moments and establish recurrence relations between successive moments for some well known families. It is further demonstrated that partial moments are equally efficient and convenient compared to many of the conventional tools to resolve practical problems in reliability modelling and analysis. The study concludes by indicating some new problems that surfaced during the course of the present investigation which could be the subject for a future work in this area.

Künstliche Randbedingungen und Algebraische Äquivalenzen in der Elastizitätstheorie

In dieser Arbeit werden zwei Aspekte bei Randwertproblemen der linearen Elastizitätstheorie untersucht: die Approximation von Lösungen auf unbeschränkten Gebieten und die Änderung von Symmetrieklassen unter speziellen Transformationen. Ausgangspunkt der Dissertation ist das von Specovius-Neugebauer und Nazarov in "Artificial boundary conditions for Petrovsky systems of second order in exterior domains and in other domains of conical type"(Math. Meth. Appl. Sci, 2004; 27) eingeführte Verfahren zur Untersuchung von Petrovsky-Systemen zweiter Ordnung in Außenraumgebieten und Gebieten mit konischen Ausgängen mit Hilfe der Methode der künstlichen Randbedingungen. Dabei werden für die Ermittlung von Lösungen der Randwertprobleme die unbeschränkten Gebiete durch das Abschneiden mit einer Kugel beschränkt, und es wird eine künstliche Randbedingung konstruiert, um die Lösung des Problems möglichst gut zu approximieren. Das Verfahren wird dahingehend verändert, dass das abschneidende Gebiet ein Polyeder ist, da es für die Lösung des Approximationsproblems mit üblichen Finite-Element-Diskretisierungen von Vorteil sei, wenn das zu triangulierende Gebiet einen polygonalen Rand besitzt. Zu Beginn der Arbeit werden die wichtigsten funktionalanalytischen Begriffe und Ergebnisse der Theorie elliptischer Differentialoperatoren vorgestellt. Danach folgt der Hauptteil der Arbeit, der sich in drei Bereiche untergliedert. Als erstes wird für abschneidende Polyedergebiete eine formale Konstruktion der künstlichen Randbedingungen angegeben. Danach folgt der Nachweis der Existenz und Eindeutigkeit der Lösung des approximativen Randwertproblems auf dem abgeschnittenen Gebiet und im Anschluss wird eine Abschätzung für den resultierenden Abschneidefehler geliefert. An die theoretischen Ausführungen schließt sich die Betrachtung von Anwendungsbereiche an. Hier werden ebene Rissprobleme und Polarisationsmatrizen dreidimensionaler Außenraumprobleme der Elastizitätstheorie erläutert. Der letzte Abschnitt behandelt den zweiten Aspekt der Arbeit, den Bereich der Algebraischen Äquivalenzen. Hier geht es um die Transformation von Symmetrieklassen, um die Kenntnis der Fundamentallösung der Elastizitätsprobleme für transversalisotrope Medien auch für Medien zu nutzen, die nicht von transversalisotroper Struktur sind. Eine allgemeine Darstellung aller Klassen konnte hier nicht geliefert werden. Als Beispiel für das Vorgehen wird eine Klasse von orthotropen Medien im dreidimensionalen Fall angegeben, die sich auf den Fall der Transversalisotropie reduzieren lässt.

Learning from Incomplete Data

Real-world learning tasks often involve high-dimensional data sets with complex patterns of missing features. In this paper we review the problem of learning from incomplete data from two statistical perspectives---the likelihood-based and the Bayesian. The goal is two-fold: to place current neural network approaches to missing data within a statistical framework, and to describe a set of algorithms, derived from the likelihood-based framework, that handle clustering, classification, and function approximation from incomplete data in a principled and efficient manner. These algorithms are based on mixture modeling and make two distinct appeals to the Expectation-Maximization (EM) principle (Dempster, Laird, and Rubin 1977)---both for the estimation of mixture components and for coping with the missing data.

De lo micro a lo macro prudencial: Un análisis de la supervisión bancaria desde la econometría espacial

La crisis que se desató en el mercado hipotecario en Estados Unidos en 2008 y que logró propagarse a lo largo de todo sistema financiero, dejó en evidencia el nivel de interconexión que actualmente existe entre las entidades del sector y sus relaciones con el sector productivo, dejando en evidencia la necesidad de identificar y caracterizar el riesgo sistémico inherente al sistema, para que de esta forma las entidades reguladoras busquen una estabilidad tanto individual, como del sistema en general. El presente documento muestra, a través de un modelo que combina el poder informativo de las redes y su adecuación a un modelo espacial auto regresivo (tipo panel), la importancia de incorporar al enfoque micro-prudencial (propuesto en Basilea II), una variable que capture el efecto de estar conectado con otras entidades, realizando así un análisis macro-prudencial (propuesto en Basilea III).

Network externalities across financial institutions

We propose and estimate a financial distress model that explicitly accounts for the interactions or spill-over effects between financial institutions, through the use of a spatial continuity matrix that is build from financial network data of inter bank transactions. Such setup of the financial distress model allows for the empirical validation of the importance of network externalities in determining financial distress, in addition to institution specific and macroeconomic covariates. The relevance of such specification is that it incorporates simultaneously micro-prudential factors (Basel 2) as well as macro-prudential and systemic factors (Basel 3) as determinants of financial distress. Results indicate network externalities are an important determinant of financial health of a financial institutions. The parameter that measures the effect of network externalities is both economically and statistical significant and its inclusion as a risk factor reduces the importance of the firm specific variables such as the size or degree of leverage of the financial institution. In addition we analyze the policy implications of the network factor model for capital requirements and deposit insurance pricing.

Big Decisions and Sparse Data: Adapting Scientific Publishing to the Needs of Practical Conservation

The biggest challenge in conservation biology is breaking down the gap between research and practical management. A major obstacle is the fact that many researchers are unwilling to tackle projects likely to produce sparse or messy data because the results would be difficult to publish in refereed journals. The obvious solution to sparse data is to build up results from multiple studies. Consequently, we suggest that there needs to be greater emphasis in conservation biology on publishing papers that can be built on by subsequent research rather than on papers that produce clear results individually. This building approach requires: (1) a stronger theoretical framework, in which researchers attempt to anticipate models that will be relevant in future studies and incorporate expected differences among studies into those models; (2) use of modern methods for model selection and multi-model inference, and publication of parameter estimates under a range of plausible models; (3) explicit incorporation of prior information into each case study; and (4) planning management treatments in an adaptive framework that considers treatments applied in other studies. We encourage journals to publish papers that promote this building approach rather than expecting papers to conform to traditional standards of rigor as stand-alone papers, and believe that this shift in publishing philosophy would better encourage researchers to tackle the most urgent conservation problems.

Preferred structures in large-scale circulation and the effect of doubling greenhouse gas concentration in HadCM3

Preferred structures in the surface pressure variability are investigated in and compared between two 100-year simulations of the Hadley Centre climate model HadCM3. In the first (control) simulation, the model is forced with pre-industrial carbon dioxide concentration (1×CO2) and in the second simulation the model is forced with doubled CO2 concentration (2×CO2). Daily winter (December-January-February) surface pressures over the Northern Hemisphere are analysed. The identification of preferred patterns is addressed using multivariate mixture models. For the control simulation, two significant flow regimes are obtained at 5% and 2.5% significance levels within the state space spanned by the leading two principal components. They show a high pressure centre over the North Pacific/Aleutian Islands associated with a low pressure centre over the North Atlantic, and its reverse. For the 2×CO2 simulation, no such behaviour is obtained. At higher-dimensional state space, flow patterns are obtained from both simulations. They are found to be significant at the 1% level for the control simulation and at the 2.5% level for the 2×CO2 simulation. Hence under CO2 doubling, regime behaviour in the large-scale wave dynamics weakens. Doubling greenhouse gas concentration affects both the frequency of occurrence of regimes and also the pattern structures. The less frequent regime becomes amplified and the more frequent regime weakens. The largest change is observed over the Pacific where a significant deepening of the Aleutian low is obtained under CO2 doubling.

Boundary integral methods in high frequency scattering

In this article we review recent progress on the design, analysis and implementation of numerical-asymptotic boundary integral methods for the computation of frequency-domain acoustic scattering in a homogeneous unbounded medium by a bounded obstacle. The main aim of the methods is to allow computation of scattering at arbitrarily high frequency with finite computational resources.

Tropospheric planetary wave dynamics and mixture modeling: Two preferred regimes and a regime shift

Investigation of preferred structures of planetary wave dynamics is addressed using multivariate Gaussian mixture models. The number of components in the mixture is obtained using order statistics of the mixing proportions, hence avoiding previous difficulties related to sample sizes and independence issues. The method is first applied to a few low-order stochastic dynamical systems and data from a general circulation model. The method is next applied to winter daily 500-hPa heights from 1949 to 2003 over the Northern Hemisphere. A spatial clustering algorithm is first applied to the leading two principal components (PCs) and shows significant clustering. The clustering is particularly robust for the first half of the record and less for the second half. The mixture model is then used to identify the clusters. Two highly significant extratropical planetary-scale preferred structures are obtained within the first two to four EOF state space. The first pattern shows a Pacific-North American (PNA) pattern and a negative North Atlantic Oscillation (NAO), and the second pattern is nearly opposite to the first one. It is also observed that some subspaces show multivariate Gaussianity, compatible with linearity, whereas others show multivariate non-Gaussianity. The same analysis is also applied to two subperiods, before and after 1978, and shows a similar regime behavior, with a slight stronger support for the first subperiod. In addition a significant regime shift is also observed between the two periods as well as a change in the shape of the distribution. The patterns associated with the regime shifts reflect essentially a PNA pattern and an NAO pattern consistent with the observed global warming effect on climate and the observed shift in sea surface temperature around the mid-1970s.