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Colloque
La recherche de modèles stochastiques adéquats pour l'analyse de données multidimensionnelles présentant une asymétrie elliptique pose un problème important. Dans les situations où tout recours au modèle gaussien classique est exclu, les copules archimédiennes (Genest et MacKay, Revue canad. statist., 1986; Oakes, J. Amer. Statist. Assoc., 1989) ouvrent des perspectives intéressantes. Cette vaste classe de lois, qui regroupe plusieurs familles paramétriques connues, repose en partie sur une généralisation du modèle des risques proportionnels de Cox, elle offre également beaucoup de flexibilité quant au choix des marges. L'exposé illustrera concrètement, sur des ensembles de données bidimensionnelles, comment il est possible d'estimer …
Colloque
On rencontre des échantillons de variables positives contenant de grandes valeurs quand les variables à l'étude ont de grands coefficients de variation (disons plus grand que 1.5). Cet exposé porte sur la winsorisation, une technique permettant de diminuer l'impact des grandes valeurs. Cette technique est très simple, elle consiste à remplacer toutes les valeurs proportionnellement plus grandes qu'une constante prédéterminée R par cette même constante R avant de prendre la moyenne. Différentes méthodes pour choisir R sont présentées. L'estimateur winsorisé ayant l'erreur quadratique moyenne la plus petite est obtenu quand une ou deux observations sont en moyenne plus grande que …
