Author: Naoual Elftouh
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Languages : fr
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Languages : en
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Ce mémoire est centré sur l'étude des coefficients de corrélation partiels en régression linéaire multiple, à travers les tests de permutation. Ces tests sont nécessaires lorsque les suppositions du modèle linéaire ne sont pas verifiées, et l'application des tests classiques est erronnée. On présente les bases théoriques de trois méthodes de la littérature, Manly (1991), Freedman et Lane (1983) et Kennedy (1995), et on fait une étude de simulation afin de les comparer. On ajoute aux comparaisons le test paramétrique, ainsi qu'une méthode qu'on propose. On regarde l'erreur de type I et la puissance de ces tests. Un dernier volet du mémoire est la présentation des tests de Mantel (1967) et Smoose et al. (1986) qui sont des généralisations de ces méthodes de permutation pour la régression multiple à des matrices de distances. A titre d'exemple, ces différentes techniques de permutation sont appliquées sur des matrices de distances génétiques en relation avec des distances environnementales et des distances géographiques. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L UTEUR : Échangeabilité, Test de permutation, Test de Mantel, Test de Mantel partiel, Régression multiple, Corrélation partielle, Résidus.

Author: Ali Shadrokh
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Languages : fr
Pages : 372

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Lorsque le processus de génération des données ne respecte pas certains des postulats fondant l'analyse statistique du modèle classique de régression linéaire, les tests de permutations offrent une alternative non paramétrique fiable de construction de tests d'hypothèse libres. La première application de cette méthode d'inférence statistique au modèle de régression linéaire simple renvoie à Fisher (1935) et Pitman (1937a,b,1938). Cette méthode de ré-échantillonnage est fondée sur des postulats moins forts que la méthode paramétrique classique et facilement vérifiables en pratique: l'échangeabilité des observations sous l'hypothèse nulle. Si l'utilisation des tests de permutation fait consensus en régression linéaire simple et pour tester l'adéquation d'un modèle en régression multiple, le problème se complique lorsqu'on souhaite mettre à l'épreuve une hypothèse de nullité d'un coefficient de régression partielle. L'étude des conditions d'échangeabilité n'est plus simple dans ce cas. Il n'est alors plus possible de construire des tests exactsplusieurs propositions de tests sont en concurrence. L'objectif principal de notre travail est la comparaison des tests de permutation adaptés aux hypothèses de nullité d'un coefficient de régression partielle dans un modèle linéaire à p variables explicatives, conditionnellement à l'observation d'un échantillon. Quatre méthodes sont comparées, d'une part en recourant à des simulations effectuées dans le cas d'une régression double, puis théoriquement, afin de déterminer les propriétés de biais, de couverture et de puissance de ces tests. Les résultats obtenus sont ensuite étendus au cas de la régression linéaire multiple. Un dernier chapitre complète cette étude en traitant le problème de test de la dépendance partielle entre tableaux de distances interpoints. Nous avons comparé les adaptations des quatre méthodes de test de permutation à ce contexte marqué par la dépendance existant entre éléments d'une matrice de distance et nous avons obtenu dans ce cas des résultats tout à fait différents de ceux qui caractérisent la situation classique d'une régression linéaire sur échantillon indépendant, id est dans le cas précédent.

Author: Paul W. Mielke (jr.)
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 9780387988825
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 384

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The book will provide a comprehensive treatment of statistical inference using permutation techniques. Its purpose is to make available to practitioners a variety of useful and powerful data analytic tools that rely on very few distributional assumptions. Although many of these procedures have appeared in journal articles, they are not readily available to practitioners.

Author: Brigitte Le Roux
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 1402022360
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 484

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Geometric Data Analysis (GDA) is the name suggested by P. Suppes (Stanford University) to designate the approach to Multivariate Statistics initiated by Benzécri as Correspondence Analysis, an approach that has become more and more used and appreciated over the years. This book presents the full formalization of GDA in terms of linear algebra - the most original and far-reaching consequential feature of the approach - and shows also how to integrate the standard statistical tools such as Analysis of Variance, including Bayesian methods. Chapter 9, Research Case Studies, is nearly a book in itself; it presents the methodology in action on three extensive applications, one for medicine, one from political science, and one from education (data borrowed from the Stanford computer-based Educational Program for Gifted Youth ). Thus the readership of the book concerns both mathematicians interested in the applications of mathematics, and researchers willing to master an exceptionally powerful approach of statistical data analysis.

Author: Francesca Solmi
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Languages : en
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Author: P. Legendre
Publisher: Elsevier
ISBN: 0444538690
Category : Science
Languages : en
Pages : 1007

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The book describes and discusses the numerical methods which are successfully being used for analysing ecological data, using a clear and comprehensive approach. These methods are derived from the fields of mathematical physics, parametric and nonparametric statistics, information theory, numerical taxonomy, archaeology, psychometry, sociometry, econometry and others. - An updated, 3rd English edition of the most widely cited book on quantitative analysis of multivariate ecological data - Relates ecological questions to methods of statistical analysis, with a clear description of complex numerical methods - All methods are illustrated by examples from the ecological literature so that ecologists clearly see how to use the methods and approaches in their own research - All calculations are available in R language functions

Author: Marcello Ruta
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Category : Paleontology
Languages : en
Pages : 180

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Author: R. Gittins
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 3642698786
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 360

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Relationships between sets of variables of different kinds are of interest in many branches of science. The question of the analysis of relationships of this sort has nevertheless rather surprisingly received less attention from statisticians and others than it would seem to deserve. Of the available methods, that address ing the question most directly is canonical correlation analysis, here referred to for convenience as canonical analysis. Yet canonical analysis is often coolly received despite a lack of suitable alternatives. The purpose of this book is to clarify just what may and what may not be accomplished by means of canoni cal analysis in one field of scientific endeavor. Canonical analysis is concerned with reducing the correlation structure be tween two (or more) sets of variables to its simplest possible form. After a review of the nature and properties of canonical analysis, an assessment of the method as an exploratory tool of use in ecological investigations is made. Applications of canonical analysis to several sets of ecological data are described and discussed with this objective in mind. The examples are drawn largely from plant ecology. The position is adopted that canonical analysis exists primarily to be used; the examples are accordingly worked through in some detail with the aim of showing how canonical analysis can contribute towards the attainment of ecological goals, as well as to indicate the kind and extent of the insight afforded.

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Category : Biometry
Languages : en
Pages : 416

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