A priori estimation of accuracy and of the number of wells to be employed in limiting dilution assays

The use of limiting dilution assay (LDA) for assessing the frequency of responders in a cell population is a method extensively used by immunologists. A series of studies addressing the statistical method of choice in an LDA have been published. However, none of these studies has addressed the point of how many wells should be employed in a given assay. The objective of this study was to demonstrate how a researcher can predict the number of wells that should be employed in order to obtain results with a given accuracy, and, therefore, to help in choosing a better experimental design to fulfill one's expectations. We present the rationale underlying the expected relative error computation based on simple binomial distributions. A series of simulated in machina experiments were performed to test the validity of the a priori computation of expected errors, thus confirming the predictions. The step-by-step procedure of the relative error estimation is given. We also discuss the constraints under which an LDA must be performed.

Argumentum quoddam a priori, pro demonstranda Dei existentia, exhibens

Invokaatio: D.F.G.

As duas vias do princípio das vantagens comparativas de David Ricardo e o padrão-ouro: um ensaio crítico

This article critically resumes Ricardo's principle of comparative advantages pointing out internal coherence problems that have been neglected by the specialized literature. First, long-lasting disequilibria observed in the balance of trade seem incompatible with the idea that these disequilibria are caused by technical advances that change relative prices. Second, comparative advantages do not seem to work in an economy with a universally accepted commodity-money. Finally, the contradiction between the gold standard mechanisms, ruled by Smith's "Law of Reflux", and the quantitative theory of money, which is a necessary condition for the "second way" of the theory of comparative advantages.

Approximation de la distribution a posteriori d'un modèle Gamma-Poisson hiérarchique à effets mixtes

La méthode que nous présentons pour modéliser des données dites de "comptage" ou données de Poisson est basée sur la procédure nommée Modélisation multi-niveau et interactive de la régression de Poisson (PRIMM) développée par Christiansen et Morris (1997). Dans la méthode PRIMM, la régression de Poisson ne comprend que des effets fixes tandis que notre modèle intègre en plus des effets aléatoires. De même que Christiansen et Morris (1997), le modèle étudié consiste à faire de l'inférence basée sur des approximations analytiques des distributions a posteriori des paramètres, évitant ainsi d'utiliser des méthodes computationnelles comme les méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC). Les approximations sont basées sur la méthode de Laplace et la théorie asymptotique liée à l'approximation normale pour les lois a posteriori. L'estimation des paramètres de la régression de Poisson est faite par la maximisation de leur densité a posteriori via l'algorithme de Newton-Raphson. Cette étude détermine également les deux premiers moments a posteriori des paramètres de la loi de Poisson dont la distribution a posteriori de chacun d'eux est approximativement une loi gamma. Des applications sur deux exemples de données ont permis de vérifier que ce modèle peut être considéré dans une certaine mesure comme une généralisation de la méthode PRIMM. En effet, le modèle s'applique aussi bien aux données de Poisson non stratifiées qu'aux données stratifiées; et dans ce dernier cas, il comporte non seulement des effets fixes mais aussi des effets aléatoires liés aux strates. Enfin, le modèle est appliqué aux données relatives à plusieurs types d'effets indésirables observés chez les participants d'un essai clinique impliquant un vaccin quadrivalent contre la rougeole, les oreillons, la rub\'eole et la varicelle. La régression de Poisson comprend l'effet fixe correspondant à la variable traitement/contrôle, ainsi que des effets aléatoires liés aux systèmes biologiques du corps humain auxquels sont attribués les effets indésirables considérés.

Modèles de flammelette en combustion turbulente avec extinction et réallumage : étude asymptotique et numérique, estimation d’erreur a posteriori et modélisation adaptative

On s’intéresse ici aux erreurs de modélisation liées à l’usage de modèles de flammelette sous-maille en combustion turbulente non prémélangée. Le but de cette thèse est de développer une stratégie d’estimation d’erreur a posteriori pour déterminer le meilleur modèle parmi une hiérarchie, à un coût numérique similaire à l’utilisation de ces mêmes modèles. Dans un premier temps, une stratégie faisant appel à un estimateur basé sur les résidus pondérés est développée et testée sur un système d’équations d’advection-diffusion-réaction. Dans un deuxième temps, on teste la méthodologie d’estimation d’erreur sur un autre système d’équations, où des effets d’extinction et de réallumage sont ajoutés. Lorsqu’il n’y a pas d’advection, une analyse asymptotique rigoureuse montre l’existence de plusieurs régimes de combustion déjà observés dans les simulations numériques. Nous obtenons une approximation des paramètres de réallumage et d’extinction avec la courbe en «S», un graphe de la température maximale de la flamme en fonction du nombre de Damköhler, composée de trois branches et d’une double courbure. En ajoutant des effets advectifs, on obtient également une courbe en «S» correspondant aux régimes de combustion déjà identifiés. Nous comparons les erreurs de modélisation liées aux approximations asymptotiques dans les deux régimes stables et établissons une nouvelle hiérarchie des modèles en fonction du régime de combustion. Ces erreurs sont comparées aux estimations données par la stratégie d’estimation d’erreur. Si un seul régime stable de combustion existe, l’estimateur d’erreur l’identifie correctement ; si plus d’un régime est possible, on obtient une fac˛on systématique de choisir un régime. Pour les régimes où plus d’un modèle est approprié, la hiérarchie prédite par l’estimateur est correcte.

Utilisation de splines monotones afin de condenser des tables de mortalité dans un contexte bayésien

Dans ce mémoire, nous cherchons à modéliser des tables à deux entrées monotones en lignes et/ou en colonnes, pour une éventuelle application sur les tables de mortalité. Nous adoptons une approche bayésienne non paramétrique et représentons la forme fonctionnelle des données par splines bidimensionnelles. L’objectif consiste à condenser une table de mortalité, c’est-à-dire de réduire l’espace d’entreposage de la table en minimisant la perte d’information. De même, nous désirons étudier le temps nécessaire pour reconstituer la table. L’approximation doit conserver les mêmes propriétés que la table de référence, en particulier la monotonie des données. Nous travaillons avec une base de fonctions splines monotones afin d’imposer plus facilement la monotonie au modèle. En effet, la structure flexible des splines et leurs dérivées faciles à manipuler favorisent l’imposition de contraintes sur le modèle désiré. Après un rappel sur la modélisation unidimensionnelle de fonctions monotones, nous généralisons l’approche au cas bidimensionnel. Nous décrivons l’intégration des contraintes de monotonie dans le modèle a priori sous l’approche hiérarchique bayésienne. Ensuite, nous indiquons comment obtenir un estimateur a posteriori à l’aide des méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov. Finalement, nous étudions le comportement de notre estimateur en modélisant une table de la loi normale ainsi qu’une table t de distribution de Student. L’estimation de nos données d’intérêt, soit la table de mortalité, s’ensuit afin d’évaluer l’amélioration de leur accessibilité.

Évaluation d'un modèle a priori basé sur un seuillage de la TCD en super-résolution et comparaison avec d'autres modèles a priori

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Évolution des projets de formation de futurs enseignants du primaire au contact de situations probabilistes

Il semble y avoir des attentes réciproques non comblées en formation initiale à l’enseignement des mathématiques. Cherchant à comprendre la genèse de ces attentes, nous nous sommes intéressée à la vision que les étudiants nourrissent des phénomènes d’enseignement. Ayant postulé que les étudiants ont une vision déterministe de ces phénomènes, et considérant que leur anticipation oriente leur projet de formation, nous nous sommes attaquée au problème de la rencontre des projets des étudiants et des formateurs. Deux objectifs généraux ont été formulés : le premier concerne la description des projets de formation des étudiants tandis que le second concerne l’expérimentation d’une séquence de situations susceptible de faire évoluer leurs projets. Cette recherche a été menée auprès de 58 étudiants du baccalauréat en enseignement en adaptation scolaire et sociale d’une même université, lesquels entamaient leur formation initiale à l’enseignement des mathématiques. Afin d’explorer les projets qu’ils nourrissent a priori, tous les étudiants ont complété un questionnaire individuel sur leur vision des mathématiques et de leur enseignement et ont participé à une première discussion de groupe sur le sujet. Une séquence de situations probabilistes leur a ensuite été présentée afin d’induire une complexification de leur projet. Enfin, cette expérimentation a été suivie d’une seconde discussion de groupe et complétée par la réalisation de huit entretiens individuels. Il a été mis en évidence que la majorité des étudiants rencontrés souhaitent avant tout évoluer en tant qu’enseignant, en développant leur capacité à enseigner et à faire apprendre ou comprendre les mathématiques. Bien que certaines visées se situent dans une perspective transmissive, celles-ci ne semblent pas représentatives de l’ensemble des projets "visée". De plus, même si la plupart des étudiants rencontrés projettent de développer des connaissances relatives aux techniques et aux méthodes d’enseignement, la sensibilité à la complexité dont certains projets témoignent ne permet plus de réduire les attentes des étudiants à l’endroit de leur formation à la simple constitution d’un répertoire de techniques d’enseignement réputées efficaces. En ce qui a trait aux modes d’anticipation relevés a priori, nos résultats mettent en relief des anticipations se rattachant d’abord à un mode adaptatif, puis à un mode prévisionnel. Aucune anticipation se rattachant à un mode prospectif n’a été recensée a priori. La séquence a permis aux étudiants de s’engager dans une dialectique d’action, de formulation et de validation, elle les a incités à recourir à une approche stochastique ainsi qu’à porter un jugement de probabilité qui prenne en compte la complexité de la situation. A posteriori, nous avons observé que les projets "visée" de certains étudiants se sont complexifiés. Nous avons également noté un élargissement de la majorité des projets, lesquels considèrent désormais les autres sommets du triangle didactique. Enfin, des anticipations se rattachant à tous les modes d’anticipation ont été relevées. Des anticipations réalisées grâce à un mode prospectif permettent d’identifier des zones d’incertitude et de liberté sur lesquelles il est possible d’agir afin d’accroître la sensibilité à la complexité des situations professionnelles à l’intérieur desquelles les futurs enseignants devront se situer.

Guide pédagogique du Portfolio D.E.S.S. en administration de l'éducation

Dans le contexte du DESS en administration de l’éducation, le portfolio est un outil d’apprentissage qui amène l’étudiant à vivre un processus réflexif supervisé et à organiser une collection de productions significatives s’accumulant progressivement à l’intérieur du déroulement des cours. Le guide pédagogique explique les choix qui ont donné lieu au Portfolio pour les étudiants. Le portfolio suppose une réflexion en deux temps, le premier en a priori et portant sur le profil de sortie, le glossaire, le guide de choix de cours et le choix des compétences à développer par l’étudiant selon les cours et le second, a posteriori, et portant essentiellement sur l’écart existant entre les intentions d’apprentissage exprimées au départ et le niveau atteint à la fin du programme.

Approche bayésienne de la construction d'intervalles de crédibilité simultanés à partir de courbes simulées

Ce mémoire porte sur la simulation d'intervalles de crédibilité simultanés dans un contexte bayésien. Dans un premier temps, nous nous intéresserons à des données de précipitations et des fonctions basées sur ces données : la fonction de répartition empirique et la période de retour, une fonction non linéaire de la fonction de répartition. Nous exposerons différentes méthodes déjà connues pour obtenir des intervalles de confiance simultanés sur ces fonctions à l'aide d'une base polynomiale et nous présenterons une méthode de simulation d'intervalles de crédibilité simultanés. Nous nous placerons ensuite dans un contexte bayésien en explorant différents modèles de densité a priori. Pour le modèle le plus complexe, nous aurons besoin d'utiliser la simulation Monte-Carlo pour obtenir les intervalles de crédibilité simultanés a posteriori. Finalement, nous utiliserons une base non linéaire faisant appel à la transformation angulaire et aux splines monotones pour obtenir un intervalle de crédibilité simultané valide pour la période de retour.

Régression logistique bayésienne : comparaison de densités a priori

La régression logistique est un modèle de régression linéaire généralisée (GLM) utilisé pour des variables à expliquer binaires. Le modèle cherche à estimer la probabilité de succès de cette variable par la linéarisation de variables explicatives. Lorsque l’objectif est d’estimer le plus précisément l’impact de différents incitatifs d’une campagne marketing (coefficients de la régression logistique), l’identification de la méthode d’estimation la plus précise est recherchée. Nous comparons, avec la méthode MCMC d’échantillonnage par tranche, différentes densités a priori spécifiées selon différents types de densités, paramètres de centralité et paramètres d’échelle. Ces comparaisons sont appliquées sur des échantillons de différentes tailles et générées par différentes probabilités de succès. L’estimateur du maximum de vraisemblance, la méthode de Gelman et celle de Genkin viennent compléter le comparatif. Nos résultats démontrent que trois méthodes d’estimations obtiennent des estimations qui sont globalement plus précises pour les coefficients de la régression logistique : la méthode MCMC d’échantillonnage par tranche avec une densité a priori normale centrée en 0 de variance 3,125, la méthode MCMC d’échantillonnage par tranche avec une densité Student à 3 degrés de liberté aussi centrée en 0 de variance 3,125 ainsi que la méthode de Gelman avec une densité Cauchy centrée en 0 de paramètre d’échelle 2,5.

Evaluating the probability and the impact of a failure in GMPLS based networks

In this paper, we define a new scheme to develop and evaluate protection strategies for building reliable GMPLS networks. This is based on what we have called the network protection degree (NPD). The NPD consists of an a priori evaluation, the failure sensibility degree (FSD), which provides the failure probability, and an a posteriori evaluation, the failure impact degree (FID), which determines the impact on the network in case of failure, in terms of packet loss and recovery time. Having mathematical formulated these components, experimental results demonstrate the benefits of the utilization of the NPD, when used to enhance some current QoS routing algorithms in order to offer a certain degree of protection

Enhancing MPLS QoS routing algorithms by using the network protection degree paradigm

IP based networks still do not have the required degree of reliability required by new multimedia services, achieving such reliability will be crucial in the success or failure of the new Internet generation. Most of existing schemes for QoS routing do not take into consideration parameters concerning the quality of the protection, such as packet loss or restoration time. In this paper, we define a new paradigm to develop new protection strategies for building reliable MPLS networks, based on what we have called the network protection degree (NPD). This NPD consists of an a priori evaluation, the failure sensibility degree (FSD), which provides the failure probability and an a posteriori evaluation, the failure impact degree (FID), to determine the impact on the network in case of failure. Having mathematical formulated these components, we point out the most relevant components. Experimental results demonstrate the benefits of the utilization of the NPD, when used to enhance some current QoS routing algorithms to offer a certain degree of protection

Hi ha veritats necessàries a posteriori?

En aquest treball es discuteix l’afirmació de Kripke de que certes identitats teòriques són exemples de veritats necessàries a posteriori