We need to have a conversation about OpenURL, a close look at a corpus of error reports from the 2013 academic year. Or, How I learned to stop worrying and give up on clean metadata.

Presented at Access 2014, winner of poster contest.

Second International American Conference México: 1901-1902: Organization of the Conference, Projects, Reports, Motions, Debates and Resolutions

UANL

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.

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.

Message from the President of the United States to the two Houses of Congress: at the commencement of the first session of the Thirty-ninth Congress, with the reports of the heads of departments and selections from accompanying documents

UANL

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

Évaluation comparative de stratégies visant à augmenter les interventions de courte durée en cessation tabagique auprès du personnel infirmier de milieux hospitaliers

Introduction : Les résultats de recherches ont démontré que la cessation tabagique augmente là où des interventions professionnelles préventives sont appliquées avec constance. On rapporte qu’au Québec, 62 % des infirmières (toutes pratiques confondues) évaluent le statut tabagique de leurs clients et 38 % suggèrent la cessation tabagique. En milieu hospitalier, l’évaluation du statut tabagique diminue à 30 %. Or, le personnel infirmier hospitalier est présent dans les unités de soins 24 heures sur 24, ce qui laisse prévoir une influence potentielle non négligeable dans la décision des patients de cesser de fumer. Objectif : La présente recherche a pour objectif de comparer, avec un groupe contrôle, l’efficacité de stratégies (formation interactive, rappel, multiple) pour augmenter les interventions réalisées en cessation tabagique dans des unités de médecine et de chirurgie. Le choix de ces stratégies repose sur leur efficacité et leur potentiel d’implantation dans d’autres centres. Méthodologie : Un devis expérimental avec randomisation par groupe a été choisi. Le modèle factoriel permet d’évaluer l’effet de chacun des groupes expérimentaux en regard du groupe contrôle. Des mesures préstratégies et poststratégies (à 1 mois et à 3 mois) sont privilégiées. Plusieurs outils permettent de mesurer les effets des stratégies et ce, avec des sources diversifiées (personnel infirmier, patients, dossiers des patients, gestionnaires et responsables des centres d’abandon du tabac). Résultats : Au total, 156 infirmières et infirmières-auxiliaires ont répondu à des questionnaires au temps 1, 78 au temps 2 et 69 au temps 3. Parallèlement au personnel infirmier, 156 patients ont été rejoints au temps 1, 89 au temps 2 et 98 au temps 3. Les résultats démontrent que le personnel infirmier évalue le statut tabagique chez 35,7 % de la clientèle seulement et la motivation à cesser de fumer chez 17,6 % des patients. Au cours de notre recherche, peu d’interventions en cessation tabagique ont été réalisées dans les unités de médecine et de chirurgie; la présence de plusieurs obstacles de même qu’une perception d’inefficacité des interventions de la part du personnel infirmier semblent en être les causes. Les résultats de notre recherche ne nous a pas permis d’appuyer nos hypothèses. Cependant, des analyses complémentaires ont démontré que la stratégie de formation interactive a permis d’augmenter certaines pratiques cliniques à court terme et de diminuer la perception d’obstacles à l’intervention. Le rappel n’a pas fonctionné correctement et n’a pu être évalué. Conclusion : En considérant les résultats modestes des stratégies implantées, la formation interactive a eu un impact à très court terme sur les interventions courtes en cessation tabagique réalisées par le personnel infirmier d’unités de soins en médecine et en chirurgie. Les difficultés rencontrées lors de l’implantation des stratégies ont été expliquées, ce qui permettra une planification plus éclairée de futures recherches dans le domaine.

Do Inflation-Targeting Central Banks Implicitly Target the Price Level?

This paper reports graphical and statistical evidence that the inflation targeting regimes in Canada and the UK - but not in Australia, New Zealand, or Sweden - actually resemble price-level targeting. In particular, the price level closely tracks the path implied by the inflation target, and the time-series predictions of the "bygones-are-bygones" version of inflation targeting are rejected by the data in favor of those implied by price-level targeting. These results indicate heterogeneity in the actual application of inflation targeting across countries and, for Canada and the UK, imply that the characterization of inflation targeting as a policy where shocks are accommodated is at odds with the data. Moreover, up to extent that their current policies already resemble price-level targeting, the welfare gains of replacing inflation with (explicit) price-level targeting are likely to be small.

Statistical potentials for evolutionary studies

Les séquences protéiques naturelles sont le résultat net de l’interaction entre les mécanismes de mutation, de sélection naturelle et de dérive stochastique au cours des temps évolutifs. Les modèles probabilistes d’évolution moléculaire qui tiennent compte de ces différents facteurs ont été substantiellement améliorés au cours des dernières années. En particulier, ont été proposés des modèles incorporant explicitement la structure des protéines et les interdépendances entre sites, ainsi que les outils statistiques pour évaluer la performance de ces modèles. Toutefois, en dépit des avancées significatives dans cette direction, seules des représentations très simplifiées de la structure protéique ont été utilisées jusqu’à présent. Dans ce contexte, le sujet général de cette thèse est la modélisation de la structure tridimensionnelle des protéines, en tenant compte des limitations pratiques imposées par l’utilisation de méthodes phylogénétiques très gourmandes en temps de calcul. Dans un premier temps, une méthode statistique générale est présentée, visant à optimiser les paramètres d’un potentiel statistique (qui est une pseudo-énergie mesurant la compatibilité séquence-structure). La forme fonctionnelle du potentiel est par la suite raffinée, en augmentant le niveau de détails dans la description structurale sans alourdir les coûts computationnels. Plusieurs éléments structuraux sont explorés : interactions entre pairs de résidus, accessibilité au solvant, conformation de la chaîne principale et flexibilité. Les potentiels sont ensuite inclus dans un modèle d’évolution et leur performance est évaluée en termes d’ajustement statistique à des données réelles, et contrastée avec des modèles d’évolution standards. Finalement, le nouveau modèle structurellement contraint ainsi obtenu est utilisé pour mieux comprendre les relations entre niveau d’expression des gènes et sélection et conservation de leur séquence protéique.