Moyennage bayésien de modèles de régression linéaire simple

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

Les modèles d'intervention utilisés par les travailleurs sociaux auprès des victimes d'événements traumatiques

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

Statistique de maxima et modèles graphiques multi-échelles : application à la turbulence

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Détermination de la dose infantile des polluants environnementaux à partir des modèles pharmacocinétiques

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Régulation des récepteurs glutamatergiques dans différents modèles de vulnérabilité neuronale

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

L'éducation interculturelle dans les programmes d'échange et de coopération Nord-Sud : analyse de modèles

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Études de la pathogénèse du VIH chez différents modèles murins

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Effets de dérivés de chitosane sur la production de cytokines macrophagiques et adipocytaires dans des modèles murin et aviaire

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La pluridimensionalité de l'efficacité des ligands des récepteurs couplés aux protéines G : les récepteurs B[bêta]₁- et B[bêta]₂-adrénergiques en tant que modèles d'étude

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Peptide natriurétique auriculaire et monoxyde d'azote : liens possibles entre l'hypertension artérielle et l'obésité ? Étude de modèles génétiques de l'hypertension

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Modulation du système endocannabinoïde dans des modèles de douleur inflammatoire et neuropathique

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Rôle des ligands du récepteur au CNTF dans le développement et étude de la signalisation induite par ces cytokines dans des modèles cellulaires de cancer

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Méthodes de Bootstrap pour les modèles à facteurs

Cette thèse développe des méthodes bootstrap pour les modèles à facteurs qui sont couram- ment utilisés pour générer des prévisions depuis l'article pionnier de Stock et Watson (2002) sur les indices de diffusion. Ces modèles tolèrent l'inclusion d'un grand nombre de variables macroéconomiques et financières comme prédicteurs, une caractéristique utile pour inclure di- verses informations disponibles aux agents économiques. Ma thèse propose donc des outils éco- nométriques qui améliorent l'inférence dans les modèles à facteurs utilisant des facteurs latents extraits d'un large panel de prédicteurs observés. Il est subdivisé en trois chapitres complémen- taires dont les deux premiers en collaboration avec Sílvia Gonçalves et Benoit Perron. Dans le premier article, nous étudions comment les méthodes bootstrap peuvent être utilisées pour faire de l'inférence dans les modèles de prévision pour un horizon de h périodes dans le futur. Pour ce faire, il examine l'inférence bootstrap dans un contexte de régression augmentée de facteurs où les erreurs pourraient être autocorrélées. Il généralise les résultats de Gonçalves et Perron (2014) et propose puis justifie deux approches basées sur les résidus : le block wild bootstrap et le dependent wild bootstrap. Nos simulations montrent une amélioration des taux de couverture des intervalles de confiance des coefficients estimés en utilisant ces approches comparativement à la théorie asymptotique et au wild bootstrap en présence de corrélation sérielle dans les erreurs de régression. Le deuxième chapitre propose des méthodes bootstrap pour la construction des intervalles de prévision permettant de relâcher l'hypothèse de normalité des innovations. Nous y propo- sons des intervalles de prédiction bootstrap pour une observation h périodes dans le futur et sa moyenne conditionnelle. Nous supposons que ces prévisions sont faites en utilisant un ensemble de facteurs extraits d'un large panel de variables. Parce que nous traitons ces facteurs comme latents, nos prévisions dépendent à la fois des facteurs estimés et les coefficients de régres- sion estimés. Sous des conditions de régularité, Bai et Ng (2006) ont proposé la construction d'intervalles asymptotiques sous l'hypothèse de Gaussianité des innovations. Le bootstrap nous permet de relâcher cette hypothèse et de construire des intervalles de prédiction valides sous des hypothèses plus générales. En outre, même en supposant la Gaussianité, le bootstrap conduit à des intervalles plus précis dans les cas où la dimension transversale est relativement faible car il prend en considération le biais de l'estimateur des moindres carrés ordinaires comme le montre une étude récente de Gonçalves et Perron (2014). Dans le troisième chapitre, nous suggérons des procédures de sélection convergentes pour les regressions augmentées de facteurs en échantillons finis. Nous démontrons premièrement que la méthode de validation croisée usuelle est non-convergente mais que sa généralisation, la validation croisée «leave-d-out» sélectionne le plus petit ensemble de facteurs estimés pour l'espace généré par les vraies facteurs. Le deuxième critère dont nous montrons également la validité généralise l'approximation bootstrap de Shao (1996) pour les regressions augmentées de facteurs. Les simulations montrent une amélioration de la probabilité de sélectionner par- cimonieusement les facteurs estimés comparativement aux méthodes de sélection disponibles. L'application empirique revisite la relation entre les facteurs macroéconomiques et financiers, et l'excès de rendement sur le marché boursier américain. Parmi les facteurs estimés à partir d'un large panel de données macroéconomiques et financières des États Unis, les facteurs fortement correlés aux écarts de taux d'intérêt et les facteurs de Fama-French ont un bon pouvoir prédictif pour les excès de rendement.

Modèles de référence d’une action motrice complexe et évaluation formative

Le but de cette étude est de mettre en évidence le référent qu’utilisent des éducateurs physiques dans une tâche de coopération-opposition en vue d’une instrumentation en évaluation formative. Le cadre conceptuel présente l’évaluation formative d’habiletés motrices complexes et les cadres d’analyse fondant l’interprétation et l’intervention pédagogiques. Une séquence vidéo d’élèves réalisant une action de démarquage a été présentée aux 70 sujets de l’étude, enseignants du primaire ou spécialistes en sport collectif, qui devaient juger de l’habileté des enfants et objectiver leur appréciation. Les résultats obtenus, à la suite d’une analyse de contenu et du traitement statistique (fréquences et analyse des correspondances), ont mis en évidence la diversité des évaluateurs quant aux composantes de la tâche et aux critères retenus. Des hypothèses sont présentées relatives aux modèles de référence utilisés et à un profil de performance du démarquage qui peut aider les enseignants à développer leur propre instrumentation pour une évaluation formative.

Évaluation de modèles prévisionnels de la fusariose de l'épi chez le blé sous les conditions de culture du Québec

La fusariose de l’épi est une maladie fongique des cultures céréalières au Québec. Les objectifs de ce projet étaient de vérifier l’influence de quatre facteurs (météorologie, cultivar, date de semis, fongicide) sur les rendements et la qualité du blé et d’évaluer les performances de neuf modèles à prédire l’incidence de cette maladie. Pendant deux ans, à quatre sites expérimentaux au Québec, des essais de blé de printemps et d’automne ont été implantés pour amasser un jeu de données météorologiques, phénologiques et épidémiologiques. L’application d’un fongicide a réduit la teneur en désoxynivalénol des grains dans neuf essais sur douze et a augmenté les rendements dans sept essais. De plus, les modèles prévisionnels américains et argentins ont eu de meilleures performances que les modèles canadiens et italiens quand leur seuil de décision était ajusté et que le développement du blé était suivi au champ.