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Colloque
L'objectif de la présente étude était de déterminer si les problèmes de communication des patients admis à l'hôpital sont associés au risque de subir un événement indésirable évitable. Nous avons révisé un échantillon de 2355 dossiers provenant de 20 hôpitaux au Québec. Les résultats montrent que le risque d'événement indésirable évitable est plus grand chez les patients qui ont un problème de communication, un problème psychiatrique ou qui ont été admis en urgence.
Colloque
Chaque fois que nous utilisons une fonction de prédiction, nous sommes intéressés à évaluer le taux d’erreur de cette fonction, c’est-à-dire la probabilité de prédire une future observation avec erreur. Si les mêmes observations servent à la fois pour construire et évaluer une règle de décision, il est généralement connu que le taux d’erreur obtenu, le taux d’erreur manifeste, sous-estime le taux d’erreur réel. Nous avons vu que le biais manifeste est lié à la taille de l’échantillon de formation, l’échantillon utilisé pour construire la fonction de prédiction, nous avons également montré que le paramètre moyen Poin doit estimer. Quel …
Colloque
Dans cet exposé, nous considérerons le modèle linéaire Y = Xθ + ε où X est une matrice nxp connue, ε ~ Np (0, σ2I). En se plaçant dans un contexte bayésien, nous supposerons que θ est un vecteur aléatoire dont les composantes sont partiellement interchangeables. En utilisant un modèle a priori hiérarchique (avec une densité de premier multinomiale), nous développerons un estimateur de Bayes pour θ. Nous montrerons que cet estimateur de θ est insensible à la présence d'observations aberrantes et qu'il est admissible (par rapport à la fonction de perte quadratique) pour une grande classe de densités a …
Colloque
En 1988, Donoho, Liu et MacGibbon ont considéré le problème de l'estimation de la moyenne d'une expérience gaussienne, cette moyenne étant contenue dans un ensemble orthosymétrique et quadratiquement convexe de L^2. Cette classe d'ensembles contient les hyperrectangles, les ellipsoïdes et les ensembles L^p avec p≥2. Ils ont démontré que le quotient du risque minimax des estimateurs linéaires par le risque minimax des estimateurs non-linéaires pour ce problème est borné par 1.25. Ils ont comparé ces risques minimax avec le risque minimax des estimateurs tronqués. Ici, on démontre que ces résultats restent vrais pour une classe élargie d'ensembles qui ne sont …
