A simple model for the estimation of congenital malformation frequency in racially mixed populations

A simple model is proposed, using the method of maximum likelihood to estimate malformation frequencies in racial groups based on data obtained from hospital services. This model uses the proportions of racial admixture, and the observed malformation frequency. It was applied to two defects: postaxial polydactyly and cleft lip, the frequencies of which are recognizedly heterogeneous among racial groups. The frequencies estimated in each racial group were those expected for these malformations, which proves the applicability of the method.

Simulating the dynamics of silver market using computational market dynamics

Traditional econometric approaches in modeling the dynamics of equity and commodity markets, have, made great progress in the past decades. However, they assume rationality among the economic agents and and do not capture the dynamics that produce extreme events (black swans), due to deviation from the rationality assumption. The purpose of this study is to simulate the dynamics of silver markets by using the novel computational market dynamics approach. To this end, the daily data from the period of 1st March 2000 to 1st March 2013 of closing prices of spot silver prices has been simulated with the Jabłonska-Capasso-Morale(JCM) model. The Maximum Likelihood approach has been employed to calibrate the acquired data with JCM. Statistical analysis of the simulated series with respect to the actual one has been conducted to evaluate model performance. The model captures the animal spirits dynamics present in the data under evaluation well.

Kalman filter for computational market dynamics

Kalman filter is a recursive mathematical power tool that plays an increasingly vital role in innumerable fields of study. The filter has been put to service in a multitude of studies involving both time series modelling and financial time series modelling. Modelling time series data in Computational Market Dynamics (CMD) can be accomplished using the Jablonska-Capasso-Morale (JCM) model. Maximum likelihood approach has always been utilised to estimate the parameters of the JCM model. The purpose of this study is to discover if the Kalman filter can be effectively utilized in CMD. Ensemble Kalman filter (EnKF), with 50 ensemble members, applied to US sugar prices spanning the period of January, 1960 to February, 2012 was employed for this work. The real data and Kalman filter trajectories showed no significant discrepancies, hence indicating satisfactory performance of the technique. Since only US sugar prices were utilized, it would be interesting to discover the nature of results if other data sets are employed.

A clinical gamma camera-based pinhole collimated system for high resolution small animal SPECT imaging

The main objective of the present study was to upgrade a clinical gamma camera to obtain high resolution tomographic images of small animal organs. The system is based on a clinical gamma camera to which we have adapted a special-purpose pinhole collimator and a device for positioning and rotating the target based on a computer-controlled step motor. We developed a software tool to reconstruct the target’s three-dimensional distribution of emission from a set of planar projections, based on the maximum likelihood algorithm. We present details on the hardware and software implementation. We imaged phantoms and heart and kidneys of rats. When using pinhole collimators, the spatial resolution and sensitivity of the imaging system depend on parameters such as the detector-to-collimator and detector-to-target distances and pinhole diameter. In this study, we reached an object voxel size of 0.6 mm and spatial resolution better than 2.4 and 1.7 mm full width at half maximum when 1.5- and 1.0-mm diameter pinholes were used, respectively. Appropriate sensitivity to study the target of interest was attained in both cases. Additionally, we show that as few as 12 projections are sufficient to attain good quality reconstructions, a result that implies a significant reduction of acquisition time and opens the possibility for radiotracer dynamic studies. In conclusion, a high resolution single photon emission computed tomography (SPECT) system was developed using a commercial clinical gamma camera, allowing the acquisition of detailed volumetric images of small animal organs. This type of system has important implications for research areas such as Cardiology, Neurology or Oncology.

Performance assessment of the single photon emission microscope: high spatial resolution SPECT imaging of small animal organs

The single photon emission microscope (SPEM) is an instrument developed to obtain high spatial resolution single photon emission computed tomography (SPECT) images of small structures inside the mouse brain. SPEM consists of two independent imaging devices, which combine a multipinhole collimator, a high-resolution, thallium-doped cesium iodide [CsI(Tl)] columnar scintillator, a demagnifying/intensifier tube, and an electron-multiplying charge-coupling device (CCD). Collimators have 300- and 450-µm diameter pinholes on tungsten slabs, in hexagonal arrays of 19 and 7 holes. Projection data are acquired in a photon-counting strategy, where CCD frames are stored at 50 frames per second, with a radius of rotation of 35 mm and magnification factor of one. The image reconstruction software tool is based on the maximum likelihood algorithm. Our aim was to evaluate the spatial resolution and sensitivity attainable with the seven-pinhole imaging device, together with the linearity for quantification on the tomographic images, and to test the instrument in obtaining tomographic images of different mouse organs. A spatial resolution better than 500 µm and a sensitivity of 21.6 counts·s-1·MBq-1 were reached, as well as a correlation coefficient between activity and intensity better than 0.99, when imaging 99mTc sources. Images of the thyroid, heart, lungs, and bones of mice were registered using 99mTc-labeled radiopharmaceuticals in times appropriate for routine preclinical experimentation of <1 h per projection data set. Detailed experimental protocols and images of the aforementioned organs are shown. We plan to extend the instrument's field of view to fix larger animals and to combine data from both detectors to reduce the acquisition time or applied activity.

Bayesian analysis of SEIR epidemic models

This thesis concerns the analysis of epidemic models. We adopt the Bayesian paradigm and develop suitable Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithms. This is done by considering an Ebola outbreak in the Democratic Republic of Congo, former Zaïre, 1995 as a case of SEIR epidemic models. We model the Ebola epidemic deterministically using ODEs and stochastically through SDEs to take into account a possible bias in each compartment. Since the model has unknown parameters, we use different methods to estimate them such as least squares, maximum likelihood and MCMC. The motivation behind choosing MCMC over other existing methods in this thesis is that it has the ability to tackle complicated nonlinear problems with large number of parameters. First, in a deterministic Ebola model, we compute the likelihood function by sum of square of residuals method and estimate parameters using the LSQ and MCMC methods. We sample parameters and then use them to calculate the basic reproduction number and to study the disease-free equilibrium. From the sampled chain from the posterior, we test the convergence diagnostic and confirm the viability of the model. The results show that the Ebola model fits the observed onset data with high precision, and all the unknown model parameters are well identified. Second, we convert the ODE model into a SDE Ebola model. We compute the likelihood function using extended Kalman filter (EKF) and estimate parameters again. The motivation of using the SDE formulation here is to consider the impact of modelling errors. Moreover, the EKF approach allows us to formulate a filtered likelihood for the parameters of such a stochastic model. We use the MCMC procedure to attain the posterior distributions of the parameters of the SDE Ebola model drift and diffusion parts. In this thesis, we analyse two cases: (1) the model error covariance matrix of the dynamic noise is close to zero , i.e. only small stochasticity added into the model. The results are then similar to the ones got from deterministic Ebola model, even if methods of computing the likelihood function are different (2) the model error covariance matrix is different from zero, i.e. a considerable stochasticity is introduced into the Ebola model. This accounts for the situation where we would know that the model is not exact. As a results, we obtain parameter posteriors with larger variances. Consequently, the model predictions then show larger uncertainties, in accordance with the assumption of an incomplete model.

Optimal and Robust Designs of Step-stress Accelerated Life Testing Experiments for Proportional Hazards Models

Accelerated life testing (ALT) is widely used to obtain reliability information about a product within a limited time frame. The Cox s proportional hazards (PH) model is often utilized for reliability prediction. My master thesis research focuses on designing accelerated life testing experiments for reliability estimation. We consider multiple step-stress ALT plans with censoring. The optimal stress levels and times of changing the stress levels are investigated. We discuss the optimal designs under three optimality criteria. They are D-, A- and Q-optimal designs. We note that the classical designs are optimal only if the model assumed is correct. Due to the nature of prediction made from ALT experimental data, attained under the stress levels higher than the normal condition, extrapolation is encountered. In such case, the assumed model cannot be tested. Therefore, for possible imprecision in the assumed PH model, the method of construction for robust designs is also explored.

Habit Formation and the Persistence of Monetary Shocks

This paper studies the persistent effects of monetary shocks on output. Previous empirical literature documents this persistence, but standard general equilibrium models with sticky prices fail to generate output responses beyond the duration of nominal contracts. This paper constructs and estimates a general equilibrium model with price rigidities, habit formation, and costly capital adjustment. The model is estimated via Maximum Likelihood using US data on output, the real money stock, and the nominal interest rate. Econometric results suggest that habit formation and adjustment costs to capital play an important role in explaining the output effects of monetary policy. In particular, impulse response analysis indicates that the model generates persistent, hump-shaped output responses to monetary shocks.

Estimating the Tobit Model with Serial Correlation: an Operational Approach

Several Authors Have Discussed Recently the Limited Dependent Variable Regression Model with Serial Correlation Between Residuals. the Pseudo-Maximum Likelihood Estimators Obtained by Ignoring Serial Correlation Altogether, Have Been Shown to Be Consistent. We Present Alternative Pseudo-Maximum Likelihood Estimators Which Are Obtained by Ignoring Serial Correlation Only Selectively. Monte Carlo Experiments on a Model with First Order Serial Correlation Suggest That Our Alternative Estimators Have Substantially Lower Mean-Squared Errors in Medium Size and Small Samples, Especially When the Serial Correlation Coefficient Is High. the Same Experiments Also Suggest That the True Level of the Confidence Intervals Established with Our Estimators by Assuming Asymptotic Normality, Is Somewhat Lower Than the Intended Level. Although the Paper Focuses on Models with Only First Order Serial Correlation, the Generalization of the Proposed Approach to Serial Correlation of Higher Order Is Also Discussed Briefly.

Methods to Estimate Dynamic Stochastic General Equilibrium Models

This paper employs the one-sector Real Business Cycle model as a testing ground for four different procedures to estimate Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE) models. The procedures are: 1 ) Maximum Likelihood, with and without measurement errors and incorporating Bayesian priors, 2) Generalized Method of Moments, 3) Simulated Method of Moments, and 4) Indirect Inference. Monte Carlo analysis indicates that all procedures deliver reasonably good estimates under the null hypothesis. However, there are substantial differences in statistical and computational efficiency in the small samples currently available to estimate DSGE models. GMM and SMM appear to be more robust to misspecification than the alternative procedures. The implications of the stochastic singularity of DSGE models for each estimation method are fully discussed.

Three rounds (1R/2R/3R) of genome duplications and the evolution of the glycolytic pathway in vertebrates

Affiliation: Henner Brinkmann : Département de biochimie, Faculté de médecine, Université de Montreal

Heterotachy and long-branch attraction in phylogenetics

Affiliation: Département de Biochimie, Faculté de médecine, Université de Montréal

Stochastic Volatility.

This paper prepared for the Handbook of Statistics (Vol.14: Statistical Methods in Finance), surveys the subject of stochastic volatility. the following subjects are covered: volatility in financial markets (instantaneous volatility of asset returns, implied volatilities in option prices and related stylized facts), statistical modelling in discrete and continuous time and, finally, statistical inference (methods of moments, quasi-maximum likelihood, likelihood-based and bayesian methods and indirect inference).

La phylogénie moléculaire du genre nord-américain Eurybia (Asteraceae : Astereae) et ses proches parents (Oreostemma, Herrickia, Triniteurybia)

Eurybia et ses proches parents Oreostemma, Herrickia et Triniteurybia sont appelés le grade des eurybioïdes. Comprenant 31 espèces vivaces, ce grade appartient au clade Nord-américain de la tribu des Astereae. Les analyses moléculaires antérieures ont montré que ce groupe est à la fois paraphylétique aux Machaerantherinae et un groupe frère aux Symphyotrichinae. Les relations infragénériques partiellement résolues et faiblement supportées empêchent d’approfondir l'histoire évolutive des groupes et ce, particulièrement dans le genre principal Eurybia. Le but de cette étude est de reconstruire les relations phylogénétiques au sein des eurybioïdes autant par l'inclusion de toutes les espèces du grade que par l’utilisation de différents types de régions et de méthodes d'inférence phylogénétique. Cette étude présente des phylogénies basées sur l'ADN ribosomal nucléaire (ITS, ETS), de l'ADN chloroplastique (trnL-F, trnS-G, trnC-ycf6) et d’un locus du génome nucléaire à faible nombre de copie (CNGC4). Les données sont analysées séparément et combinées à l’aide des approches de parcimonie, bayesienne et de maximum de vraisemblance. Les données ADNnr n’ont pas permis de résoudre les relations entre les espèces polyploïdes des Eurybia. Les analyses combinées avec des loci d’ADNnr et d’ADNnr+cp ont donc été limitées à des diploïdes. Les analyses combinées ont montré une meilleure résolution et un meilleur support que les analyses séparées. La topologie de l’ADNnr+cp était la mieux résolue et supportée. La relation phylogénétique de genres appartenant au grade des eurybioïdes est comme suit : Oreostemma (Herrickia s.str. (Herrickia kingii (Eurybia (Triniteurybia - Machaerantherinae)))). Basé sur la topologie combinée de l’ADNnr+cp, nous avons effectué des analyses de biogéographie à l’aide des logiciels DIVA et LaGrange. Ces analyses ont révélé une première radiation des eurybioïdes dans l’Ouest de l’Amérique du Nord, suivi de deux migrations indépendantes dans l’Est de l’Amérique du Nord chez les Eurybia. Due au relatif manque de variabilité de l’ADNnr, l’ADNcp et CNGC4, où le triage de lignés incomplet était dominant, l'origine du grade est interprétée comme récente, possiblement du Pliocène. La diversification du groupe a été probablement favorisée par les glaciations Pléistocènes.

Applicabilité de la texture couleur à la différentiation des classes d’occupation du territoire sur des images satellitales multispectrales

La texture est un élément clé pour l’interprétation des images de télédétection à fine résolution spatiale. L’intégration de l’information texturale dans un processus de classification automatisée des images se fait habituellement via des images de texture, souvent créées par le calcul de matrices de co-occurrences (MCO) des niveaux de gris. Une MCO est un histogramme des fréquences d’occurrence des paires de valeurs de pixels présentes dans les fenêtres locales, associées à tous les pixels de l’image utilisée; une paire de pixels étant définie selon un pas et une orientation donnés. Les MCO permettent le calcul de plus d’une dizaine de paramètres décrivant, de diverses manières, la distribution des fréquences, créant ainsi autant d’images texturales distinctes. L’approche de mesure des textures par MCO a été appliquée principalement sur des images de télédétection monochromes (ex. images panchromatiques, images radar monofréquence et monopolarisation). En imagerie multispectrale, une unique bande spectrale, parmi celles disponibles, est habituellement choisie pour générer des images de texture. La question que nous avons posée dans cette recherche concerne justement cette utilisation restreinte de l’information texturale dans le cas des images multispectrales. En fait, l’effet visuel d’une texture est créé, non seulement par l’agencement particulier d’objets/pixels de brillance différente, mais aussi de couleur différente. Plusieurs façons sont proposées dans la littérature pour introduire cette idée de la texture à plusieurs dimensions. Parmi celles-ci, deux en particulier nous ont intéressés dans cette recherche. La première façon fait appel aux MCO calculées bande par bande spectrale et la seconde utilise les MCO généralisées impliquant deux bandes spectrales à la fois. Dans ce dernier cas, le procédé consiste en le calcul des fréquences d’occurrence des paires de valeurs dans deux bandes spectrales différentes. Cela permet, en un seul traitement, la prise en compte dans une large mesure de la « couleur » des éléments de texture. Ces deux approches font partie des techniques dites intégratives. Pour les distinguer, nous les avons appelées dans cet ouvrage respectivement « textures grises » et « textures couleurs ». Notre recherche se présente donc comme une analyse comparative des possibilités offertes par l’application de ces deux types de signatures texturales dans le cas spécifique d’une cartographie automatisée des occupations de sol à partir d’une image multispectrale. Une signature texturale d’un objet ou d’une classe d’objets, par analogie aux signatures spectrales, est constituée d’une série de paramètres de texture mesurés sur une bande spectrale à la fois (textures grises) ou une paire de bandes spectrales à la fois (textures couleurs). Cette recherche visait non seulement à comparer les deux approches intégratives, mais aussi à identifier la composition des signatures texturales des classes d’occupation du sol favorisant leur différentiation : type de paramètres de texture / taille de la fenêtre de calcul / bandes spectrales ou combinaisons de bandes spectrales. Pour ce faire, nous avons choisi un site à l’intérieur du territoire de la Communauté Métropolitaine de Montréal (Longueuil) composé d’une mosaïque d’occupations du sol, caractéristique d’une zone semi urbaine (résidentiel, industriel/commercial, boisés, agriculture, plans d’eau…). Une image du satellite SPOT-5 (4 bandes spectrales) de 10 m de résolution spatiale a été utilisée dans cette recherche. Puisqu’une infinité d’images de texture peuvent être créées en faisant varier les paramètres de calcul des MCO et afin de mieux circonscrire notre problème nous avons décidé, en tenant compte des études publiées dans ce domaine : a) de faire varier la fenêtre de calcul de 3*3 pixels à 21*21 pixels tout en fixant le pas et l’orientation pour former les paires de pixels à (1,1), c'est-à-dire à un pas d’un pixel et une orientation de 135°; b) de limiter les analyses des MCO à huit paramètres de texture (contraste, corrélation, écart-type, énergie, entropie, homogénéité, moyenne, probabilité maximale), qui sont tous calculables par la méthode rapide de Unser, une approximation des matrices de co-occurrences, c) de former les deux signatures texturales par le même nombre d’éléments choisis d’après une analyse de la séparabilité (distance de Bhattacharya) des classes d’occupation du sol; et d) d’analyser les résultats de classification (matrices de confusion, exactitudes, coefficients Kappa) par maximum de vraisemblance pour conclure sur le potentiel des deux approches intégratives; les classes d’occupation du sol à reconnaître étaient : résidentielle basse et haute densité, commerciale/industrielle, agricole, boisés, surfaces gazonnées (incluant les golfs) et plans d’eau. Nos principales conclusions sont les suivantes a) à l’exception de la probabilité maximale, tous les autres paramètres de texture sont utiles dans la formation des signatures texturales; moyenne et écart type sont les plus utiles dans la formation des textures grises tandis que contraste et corrélation, dans le cas des textures couleurs, b) l’exactitude globale de la classification atteint un score acceptable (85%) seulement dans le cas des signatures texturales couleurs; c’est une amélioration importante par rapport aux classifications basées uniquement sur les signatures spectrales des classes d’occupation du sol dont le score est souvent situé aux alentours de 75%; ce score est atteint avec des fenêtres de calcul aux alentours de11*11 à 15*15 pixels; c) Les signatures texturales couleurs offrant des scores supérieurs à ceux obtenus avec les signatures grises de 5% à 10%; et ce avec des petites fenêtres de calcul (5*5, 7*7 et occasionnellement 9*9) d) Pour plusieurs classes d’occupation du sol prises individuellement, l’exactitude dépasse les 90% pour les deux types de signatures texturales; e) une seule classe est mieux séparable du reste par les textures grises, celle de l’agricole; f) les classes créant beaucoup de confusions, ce qui explique en grande partie le score global de la classification de 85%, sont les deux classes du résidentiel (haute et basse densité). En conclusion, nous pouvons dire que l’approche intégrative par textures couleurs d’une image multispectrale de 10 m de résolution spatiale offre un plus grand potentiel pour la cartographie des occupations du sol que l’approche intégrative par textures grises. Pour plusieurs classes d’occupations du sol un gain appréciable en temps de calcul des paramètres de texture peut être obtenu par l’utilisation des petites fenêtres de traitement. Des améliorations importantes sont escomptées pour atteindre des exactitudes de classification de 90% et plus par l’utilisation des fenêtres de calcul de taille variable adaptées à chaque type d’occupation du sol. Une méthode de classification hiérarchique pourrait être alors utilisée afin de séparer les classes recherchées une à la fois par rapport au reste au lieu d’une classification globale où l’intégration des paramètres calculés avec des fenêtres de taille variable conduirait inévitablement à des confusions entre classes.