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Université de Moncton, campus de Shippagan
LES PROFS SUR LA ROUTE
Jules de Tibeiro au 44
e
congrès annuel de la Société statistique du Canada (SSC)
... et à la conférence internationale Big Data: Modeling, Estimation and Selection
c’est-à-dire non limitée aux seuls aspects informatiques par
exemple, même si ce phénomène tire essentiellement son
origine dans l’accroissement des moyens informatiques et
numériques à un cout toujours plus réduit.
Les « data scientists » doivent imaginer de nouveaux
algorithmes pour maitriser les volumes, la vitesse et la
variabilité de ce qu’on qualifie de déluge numérique. Il faudra
bien avoir conscience qu’aucun domaine n’échappe à cette
actuelle accumulation de données numériques, ce qui justifie
pleinement l’intérêt d’un aperçu global.
Le professeur Jules J. S. de Tibeiro a
présenté une communication au 44
e
congrès annuel de la Société statistique du
Canada (SSC), en mai 2016, à la Brock
University, à St. Catharines en Ontario).
Session 2E-C5 :
Statistical Inference
andApplications 2.
Titre :
« Différentes méthodes d’ordination sous contraintes
pour des tableaux de contingence à variables instrumentales.»
Présentation avec les professeurs D’Ambra Luigi, University
of Naples et D’Ambra Antonello, Second University of
Naples (Italy).
Résumé :
L’analyse factorielle des correspondances
(AFC)
trouve toute sa place lors de la phase exploratoire du tableau
de données
K
= [
X
|
Z
]. Une approche descriptive est appliquée
sur l’ensemble des données avant de partitionner ce tableau
en deux parties : la première partie
X
est un sous-tableau à
variables quantitatives (budgets des dépenses ménagères)
analysé pour expliquer et prédire; la deuxième partie
Z
est un sous-tableau à variables qualitatives additionnelles
(sociodémographique : sexe, âge, revenu, niveau d’éducation)
faisant l’objet d’une « régression visualisée » sur les plans
factoriels du tableau
K
.
De plus, nous effectuons parallèlement sur
K
une analyse non
symétrique des correspondances (ANSC) dont les résultats
seront par la suite confrontés avec ceux de l’AFC. Au final,
nous proposons une méthode différente pour analyser un
tableau budgétaire sur la base des informations externes
afin de prévoir lesdites dépenses ménagères (de biens et de
services) du tableau budgétaire global équivalent aux lignes
marginales des données observées (budget fixé).
Mots clés :
Analyse factorielle des correspondances,
régressionmultidimensionnelle, analyse des correspondances
non symétrique, analyse canonique des correspondances du
budget fixé, informations externes.
Le sujet de la présentation a fait l’objet d’une contribution
avec le comité de lecture du 44
e
congrès de la Société
statistique du Canada (SSC).
Le professeur Jules J. S. de Tibeiro a également participé aux
ateliers de la conférence internationale Big Data: Modeling,
Estimation and Selection qui a eu lieu en juin 2016 à l’École
Centrale de Lille, campus 1 (Villeneuve d’Ascq).
L’expression « Big Data » fait référence au problème
complexe de l’exploitation minière de très vastes ensembles
dedonnéeshétérogènesdans lebut d’effectuer l’apprentissage
automatique ou de détecter les liens intéressants et des
signaux insoupçonnées qui s’y rattachent. De nombreux
problèmes mathématiques différents ont été abordés lors
de ces ateliers de deux jours. Le but de ces ateliers était de
présenter des solutions récentes au sujet des ensembles de
données ÉNORMES et d’envisager par la même occasion
de nouvelles perspectives sur des programmes et des
collaborations de recherche entre les universités et les grandes
écoles de France.
Le phénomène, qu’on appelle communément aujourd’hui le
«BigData », oudonnéesmassives, appelle une visionglobale,
