Le modèle de régression quantile binaire à base d'une copule

Tchouangue Dinkou, Gillis Delmas (2020). « Le modèle de régression quantile binaire à base d'une copule » Mémoire. Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Maîtrise en mathématiques.

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Résumé

Dans le domaine de la santé, la variable d’intérêt est le plus souvent binaire et provient d’une variable latente continue. Bien que la régression logistique soit une méthode de référence utilisée pour expliquer la relation entre une variable binaire et ses déterminants, elle ne permet de modéliser la relation qu’au centre de la distribution de la variable latente. (Kordas, 2006), pour pallier ce problème, a proposé le modèle de régression quantile binaire linéaire. Or, en pratique, la relation entre la variable latente et ses déterminants n’est pas toujours linéaire. Le modèle que nous proposons étend celui de Kordas au modèle de régression quantile binaire à base d’une copule. La copule rend le modèle plus réaliste en ce sens qu’elle est capable de modéliser de façon appropriée la relation entre la variable d’intérêt et ses déterminants. Dans notre travail, nous estimons les paramètres de façon semi-paramétrique et nous calculons de façon paramétrique la probabilité de succès. À l’aide des simulations, nous comparons le modèle proposé aux modèles linéaires généralisés sous le prisme de la classification. Nous ajustons enfin notre modèle à des données réelles de méthylation de l’ADN. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : variable latente, régression logistique, régression quantile, copule, modèle linéaire généralisé

Type:	Mémoire accepté
Informations complémentaires:	Fichier numérique reçu dans le cadre du dépôt numérique et enrichi en format PDF / A.
Directeur de thèse:	Oualkacha, Karim
Mots-clés ou Sujets:	Régression quantile / Copules / Variables latentes / Régression logistique / Modèles linéaires généralisés
Unité d'appartenance:	Faculté des sciences > Département de mathématiques
Déposé par:	Service des bibliothèques
Date de dépôt:	29 mars 2021 14:23
Dernière modification:	29 mars 2021 14:23
Adresse URL :	http://archipel.uqam.ca/id/eprint/14038

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