Estimation et tests dans les tables de contingence mixtes en présence d'erreurs de mesure

par Mounir Mesbah

Thèse de doctorat en Sciences. Mathématiques

Sous la direction de Catherine Huber.

Soutenue en 1992

à Paris 5 .


  • Résumé

    Le chapitre 1 de cette thèse porte sur la construction des distributions conditionnellement gaussiennes. Dans le chapitre 2, nous présentons des résultats sur l'effet des erreurs de mesures sur les estimations et les tests dans les tables de contingence mixtes. Nous montrons qu'en présence de certaines indépendances conditionnelles particulières, l'association entre variables est soit toujours diminuée, soit toujours augmentée. Néanmoins dans certains cas les tests d'indépendance restent de niveau correct. Leur puissance est, pour certains types de modèles, toujours diminuée. Nous caractérisons ensuite la classe des modèles graphiques invariants par erreurs de type Korn. Le chapitre 3 porte sur la correction des erreurs de mesure, si l'on dispose d'un deuxième échantillon, ou l'on observe conjointement la variable mesurée correctement et sa version erronée. Une méthode générale consiste à construire une table de contingence partiellement observée croisant l'ensemble des variables des deux échantillons et à estimer ces effectifs à l'aide d'un modèle conditionnellement gaussiens particulier. Le chapitre 4 porte sur le choix de ce modèle. Nous montrons que certains de ces modèles sont incompatibles avec les observations et nous donnons des règles simples pour les déterminer


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Informations

  • Détails : 1 vol. (172 f.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. f. 166-172

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  • Bibliothèque : Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines. Direction des Bibliothèques et de l'Information Scientifique et Technique-DBIST. Bibliothèque universitaire Sciences et techniques.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : T920541
  • Bibliothèque : Université Paris Descartes-Bibliothèque Saints-Pères Sciences (Paris). Service commun de la documentation. Bibliothèque Saints-Pères Sciences.
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