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Méthodes robustes en statistique


9782710811497-Méthodes robustes en statistique
Auteurs : DROESBEKE Jean-Jacques

DROESBEKE Jean-Jacques

Jean-Jacques Droesbeke est professeur à l’Université Libre de Bruxelles. Membre actif de la Société Française de Statistique, il participe à divers organes de gestion (revues, groupes spécialisés, Journées de Statistique…).

, SAPORTA Gilbert

SAPORTA Gilbert

Ingénieur ECP, Docteur ès Sciences

Professeur émérite de statistique appliquée au Conservatoire National des Arts et Métiers

Domaine de recherches : analyse des données

Auteur de plus de 100 articles et  communications, G. Saporta a publié et participé à la rédaction de 15 ouvrages :
- Probabilités, analyse des données et statistiques (Ed. Technip)
- Plans d’expériences. Applications à l’entreprise (Ed. Technip)
- Méthodes bayesiennes en statistique (Ed. Technip)
- Modèles statistiques pour données qualitatives (Ed. Technip)
- Analyse statistique des données spatiales  (Ed. Technip)
- Analyse statistique des données longitudinales  (Ed. Technip)
- Approches non paramétriques en régression  (Ed. Technip)
- Modèles à variables latentes et modèles de mélange  (Ed. Technip)
- Approches statistiques du risque  (Ed. Technip)
- Méthodes robustes en statistique  (Ed. Technip)
- The Multiple Facets of Partial Least Squares Methods (Springer)
- Model Choice and Model Aggregation (Ed. Technip)
- L’analyse des données (PUF)
- Multivariate Quality Control (Physica Verlag)
- Apprentissage statistique et données massives (Ed. Technip)


Informations complémentaires :
Président d’honneur de la Société française de statistique
Vice président de l’Institut international de statistique de 2005 à 2007
Président de l’ IASC (International Association for Statistical Computing) de 2005-2007

Page personnelle: http://cedric.cnam.fr/~saporta/

, THOMAS-AGNAN Christine

THOMAS-AGNAN Christine


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ISBN : 9782710811497
broché      16 x 24 cm      224 pages
Date de publication : Janvier 2015



L’émergence de la statistique robuste moderne ne date que des années 1960 avec les travaux pionniers de Tukey (1960), Huber (1964) et Hampel (1968). Depuis cette période, de nombreux modèles et méthodes ont été réexaminés sous l’angle de la robustesse.
La prise en compte de l’impact de valeurs atypiques, ou de toute autre structure minoritaire présente dans les données, est d’autant plus importante à l’heure actuelle que l’on dispose de bases de données de plus en plus grandes dont la fiabilité et la qualité sont relativement inégales. Or, l’estimation des paramètres d’un modèle n’est valable que sous certaines hypothèses, bien souvent passées sous silence dans la pratique. La présence dans la population de plusieurs types de comportement ou l’existence de valeurs aberrantes va à l’encontre de l’hypothèse que tous les individus examinés ont un comportement compatible avec le modèle sous-jacent. Les recherches intégrant des méthodes statistiques robustes destinées à surmonter ces difficultés sont intéressantes tant au niveau théorique que pratique. Les méthodes robustes sont également essentielles dans la détection des valeurs atypiques.


Cet ouvrage est le fruit de la collaboration entre spécialistes parmi les plus réputés : Eva Cantoni (Université de Genève),  Christophe Croux (Katholieke Universiteit Leuven), Catherine Dehon (Université Libre de Bruxelles), Gentiane Haesbroeck (Université de Liège) et Anne Ruiz-Gazen (Université de Toulouse Capitole), réunis à l’occasion des 15e Journées d’étude en statistique organisées par la SFdS. Le lecteur y trouvera une synthèse des fondements méthodologiques et des travaux récents de la méthodologie statistique robuste, ainsi que des applications dans des domaines variés.

 


Table des matières :


1. La médiane et ses petits frères : une croissance difficile, malgré leur robustesse. 2. Mesures de robustesse. 3. Analyse multivariée. 4. Analyse en composantes principales robuste application à la problématique des classements d’universités. 5. Classification robuste. 6. Régression linéaire robuste. 7. Le modèle linéaire généralisée (GLM) robuste. 8. Régularisation robuste de matrices de variances-covariances. 9. Mesures d’influence et robustesse en sondages. 10. Détection graphique de valeurs atypiques pour données dépendantes. Bibliographie.

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