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Le scoring binomial et sa puissance pour l'analyse statistique

Louis Laurencelle
Denis Allaire
LL

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Louis Laurencelle

Résumé du colloque

Les données binomiales sont généralement mal distribuées en vue de l'analyse statistique; elles manquent de sensibilité aux positions extrêmes, leur variance dépend de leur moyenne et elles sont incomparables lorsque leurs nombres binomiaux (nombre d'occasions considérées) diffèrent. Nous proposons une transformation de type Fisher pour ces données, le scoring binomial, basée sur une inversion de l'intégrale normale à partir des probabilités binomiales. La méthode et les tables de transformation sont présentées. La puissance du scoring binomial fait l'objet d'une étude systématique, utilisant un modèle d'analyse de variance à groupes aléatoires, à une dimension; la comparaison prenant en compte la donnée binomiale brute, la transformation angulaire de Fisher-Anscombe et le score binomial. Ces trois estimateurs sont confrontés à des configurations variées de paramètre (vecteur paramétrique des moyennes; taille d'échantillons; nombre binomial; paramètre binomial de référence).

Contexte

Section :
Méthodes et applications de la statistique
news icon Thème du colloque :
Méthodes et applications de la statistique
host icon Hôte : Université de Montréal

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Titre du colloque :

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