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Mardi 26 Mars 2013

Jules de Tibeiro a présenté une communication à la University of Western Ontario

Jules de Tibeiro a présenté une communication à la University of Western Ontario.
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Le professeur Jules de Tibeiro a présenté, le 5 mars dernier, une communication intitulée Correspondence Analysis with Incomplete Paired Data Using Bayesian Imputation au département des sciences statistiques et actuarielles de la University of Western Ontario, située à London.

Dans cette communication, le professeur Jules de Tibeiro a communiqué des résultats d'une analyse factorielle des correspondances qui portait sur un tableau symétrique complexe décrivant des traits associés par paires relatifs aux malformations cardiaques congénitales différentes chez des sujets consanguins, essentiellement des enfants ayant les mêmes parents (ou un seul parent commun).

On ne sera pas surpris d'apprendre que chez les frères ou sœurs d'enfants ayant une malformation, la fréquence globale des malformations est plus forte que dans la population générale : de façon précise, tandis que dans cette population, la fréquence des malformations s'établit autour de 1 %, (pour des enfants observés pendant plusieurs années depuis leur naissance), le taux est estimé entre 3 % et 4 % pour les frères ou sœurs d'un patient. On admettra, de même, que la malformation est la même plus souvent que si l'atteinte pathologique avait frappé les deux sujets indépendamment l'un de l'autre.

Puisque k(i,i′) représente le nombre de cas concernant deux sujets consanguins dont l'un est atteint de i, l'autre de i′, le tableau est symétrique. La diagonale principale est nulle, parce qu'excluant les cas de deux sujets présentant la même malformation, on dénombre seulement les cas où il s'agit de malformations distinctes. Faute de diagonale principale, le tableau de contingence ainsi défini se prête mal à l'analyse. Avec son collègue, le professeur Murdoch, de l'Université Western Ontario, le professeur Jules de Tibeiro a proposé une nouvelle méthode pour compléter cette diagonale par des procédures d'imputation Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sous l'hypothèse du modèle conditionnel de Bayes incluant les algorithmes Gibbs Sampling & Metropolis-Hastings et l'algorithme Data Augmentation.

Une fois le tableau complété par la méthode ainsi définie, les facteurs directs obtenus par l'analyse des correspondances sont plus stables. De plus, les épreuves de validité statistiques, fondées sur des modèles probabilistes usuels, s'accordent avec l'interprétation de l'analyse des correspondances, pour signaler des associations plausibles des différentes atteintes cardiaques. Cette étude a fait l'objet d'une publication dans le journal Bayesian Analysis, (2010), 5, Number 3, pp. 519-532.
Source : Service des communications, Campus de Shippagan
Communiqué de presse - Pour diffusion immédiate -
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