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Une application de la technique du bootstrap à deux estimateurs de régression

Steve Méthot
Jean-Claude Massé
SM

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Steve Méthot

Résumé du colloque

La technique du bootstrap, qui a été introduite par Bradley Efron en 1979, est une technique qui sert entre autres à fournir une estimation non paramétrique de l'écart-type d'un estimateur. En fait, on peut considérer le bootstrap comme une technique de simulation informatique qui génère des échantillons aléatoires à partir d'une certaine procédure de rééchantillonnage de données originales. On se propose d'explorer en premier lieu les fondements théoriques de la technique du bootstrap dans le cadre de l'estimation de l'écart-type de la moyenne échantillonnale. On verra comment la technique peut se généraliser à d'autres estimateurs d'intérêt. En particulier, nous verrons comment il est possible de construire des intervalles de confiance à l'aide du bootstrap. L'exposé se terminera par une application de la technique du bootstrap à des données modélisées par une régression linéaire multiple. Pour cela, deux types de rééchantillonnage seront examinés : le rééchantillonnage des résidus et le rééchantillonnage des vecteurs d'observations. Ces méthodes seront alors appliquées aussi bien aux estimateurs des moindres carrés qu'aux estimateurs de la moindre médiane des carrés.

Contexte

Section :
Méthodes et applications de la statistique 1995
news icon Thème du colloque :
Méthodes et applications de la statistique 1995
host icon Hôte : Université du Québec à Chicoutimi

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Titre du colloque :

Méthodes et applications de la statistique 1995
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