Event
FĂ©lix Camirand Lemyre, University of Melbourne
Monday, December 19, 2016 10:30to11:30
Room D4-2011, Seminar Statistics Sherbrooke, 2500 boul. de l'Université, CA
Introduction à lÂ’estimation en présence de données imprécises
Il arrive fréquemment que les données extraites d’une expérience ou d’un sondage soient sujettes à une certaine imprécision, hors du contrôle de l’expérimentateur. Ce genre de données apparaît lorsque l’on cherche à mesurer une variable, disons X, mais que, dû à la nature de l’expérience, on observe plutôt Y=X+e, où e est une erreur aléatoire et incontrôlable. C’est le cas notamment dans les enquêtes visant à dresser le portrait nutritionnel d’une population, enquête au sein de laquelle les individus sondés mesurent eux-mêmes leur consommation quotidienne de certains aliments sur une période déterminée. En effet, bien que l’enquêteur souhaiterait disposer d’une grande précision sur ces mesures, les données récoltées sont inévitablement imprécises. Il convient alors d’incorporer adéquatement cette incertitude à l’analyse. Durant cette présentation, je traiterai d’abord du problème de l’estimation de la densité et de la fonction de répartition de la variable « contaminée» X. Ensuite, j’aborderai le contexte d’estimation d’une variable imprécise en présence d’une quantité excessive de zéros, comme c’est le cas, par exemple, lorsqu’un aliment est consommé de façon épisodique.