La corrélation appliquée dans un contexte bayésien

Bien que largement utilisée, la corrélation n'est pas souvent abordée dans un contexte bayésien. À l'aide de formules simples, on calcule ici la corrélation de Pearson entre un paramètre [thêta] et son estimation bayésienne ou par la méthode du maximum de vraisemblance. Ceci nous permet al...

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Bibliographic Details
Main Author: Lepage, Maude
Other Authors: Genest, Christian
Format: Dissertation
Language:French
Published: Université Laval 2010
Subjects:
Online Access:http://hdl.handle.net/20.500.11794/22210
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spelling ndltd-LAVAL-oai-corpus.ulaval.ca-20.500.11794-222102020-07-25T05:09:03Z La corrélation appliquée dans un contexte bayésien Lepage, Maude Genest, Christian Bélisle, Claude QA 3.5 UL 2010 L591 Théorie de la décision bayésienne Théorème de Bayes Corrélation (Statistique) Bien que largement utilisée, la corrélation n'est pas souvent abordée dans un contexte bayésien. À l'aide de formules simples, on calcule ici la corrélation de Pearson entre un paramètre [thêta] et son estimation bayésienne ou par la méthode du maximum de vraisemblance. Ceci nous permet alors d'examiner le comportement de la corrélation de Pearson selon la taille de l'échantillon et le choix des paramètres de la loi a priori. On compare ensuite son comportement avec celui des corrélations de Spearman, de Kendall et de Blomqvist obtenues à l'aide de simulations effectuées avec le logiciel R. Plusieurs cas sont considérés faisant notamment intervenir des lois conjuguées. 2010 info:eu-repo/semantics/openAccess https://corpus.ulaval.ca/jspui/conditions.jsp info:eu-repo/semantics/masterThesis http://hdl.handle.net/20.500.11794/22210 fre x, 94 f. application/pdf Université Laval
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Théorie de la décision bayésienne
Théorème de Bayes
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Théorème de Bayes
Corrélation (Statistique)
Lepage, Maude
La corrélation appliquée dans un contexte bayésien
description Bien que largement utilisée, la corrélation n'est pas souvent abordée dans un contexte bayésien. À l'aide de formules simples, on calcule ici la corrélation de Pearson entre un paramètre [thêta] et son estimation bayésienne ou par la méthode du maximum de vraisemblance. Ceci nous permet alors d'examiner le comportement de la corrélation de Pearson selon la taille de l'échantillon et le choix des paramètres de la loi a priori. On compare ensuite son comportement avec celui des corrélations de Spearman, de Kendall et de Blomqvist obtenues à l'aide de simulations effectuées avec le logiciel R. Plusieurs cas sont considérés faisant notamment intervenir des lois conjuguées.
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