• Séminaire

Séminaire STATQAM : Thierry Duchesne

Titre / Title: “Méthodes de régression en deux étapes pour les modèles
de régression à effets mixtes”


Résumé / abstract:
Lorsque les modèles de régression logistique à effets mixtes ont été introduits il y a quelques décennies, le manque de puissance de calcul a obligé les analystes à utiliser des méthodes d'inférence qui ne faisaient pas appel à l'intégration numérique ou à d'autres algorithmes itératifs exigeants. Les premières approches d'estimation pour ces modèles reposaient sur une stratégie dite « à deux étapes » consistant à combiner plusieurs modèles de régression ordinaires indépendants en une estimation globale des paramètres du modèle à effets mixtes. Étant donné qu'elles permettent une estimation précise lorsque le nombre d'observations par grappe est élevé et qu'elles offrent une grande flexibilité du point de vue informatique (infrastructure de données distribuée, calcul parallèle), ce type d'approche en deux étapes a gagné en popularité au cours de la dernière décennie. Dans cet exposé, je présenterai quelques travaux récents sur les méthodes destimation en deux étapes pour les modèles de régression à effets mixtes qui incluent un nouveau critère de sélection de modèle et une extension aux contextes de cubes de données. Des illustrations sur quelques jeux de données seront fournies.

clockCreated with Sketch.Date / heure

jeudi 11 octobre 2018
15 h 30 à 16 h 30

pinCreated with Sketch.Lieu

UQAM - Pavillon Président-Kennedy (PK)
PK-5115
201, avenue du Président-Kennedy
Montréal (QC) H2X 2J6

Mots-clés

  • Statistique
  • Mathématiques