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Concepts et mesures de dépendance pour des lois bidimensionnelles

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Philippe Capéraà

Résumé du colloque

L'étude des relations de dépendance entre des variables est un domaine important de la théorie des probabilités et de la statistique. Alors que la notion d'indépendance entre deux variables aléatoires est traduite mathématiquement de façon très simple par une égalité, la dépendance est définie par la négation de cette égalité. Cette notion a alors de multiples formes possibles et il peut sembler illusoire de vouloir la mesurer par un nombre comme on le fait par exemple en calculant le coefficient de corrélation linéaire. Aussi, depuis les vingt-cinq dernières années, plusieurs statisticiens ont-ils proposé des modèles traduisant différents concepts de dépendance (Lehmann (1966), Esary, Proschan et Walkup (1967)...). Dans cet exposé, nous présenterons quelques-uns de ces concepts ainsi que leurs principales propriétés. Nous en déduirons des ordres sur les lois bidimensionnelles traduisant le fait qu'une loi présente une dépendance positive plus forte que celle d'une autre loi. Enfin, nous étudierons certains liens qui existent entre ces concepts et quelques mesures de dépendance, comme les coefficients de corrélation de Pearson, de Kendall et de Spearman.

Contexte

host icon Hôte : Université de Montréal

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