Méthodes d'inférence statistique en modélisation de la variance. Application en génétique quantitative

par Magali San Cristobal

Thèse de doctorat en Mathématiques appliquées

Sous la direction de Jean-Réné Mathieu.

Soutenue le 01-07-2022

à Toulouse 3 .


  • Résumé

    Le probleme de l'heterogeneite des variances, ou heteroscedasticite, est aborde sous un angle de modelisation. Une revue bibliographique est consacree aux tests preliminaires d'homogeneite de variance, a differentes approches modelisatrices, et a des methodes d'estimation concernant les parametres de dispersion. Une inference sur une structure multiplicative de variances heterogenes en modele lineaire mixte gaussien est developpee en utilisant le concept de vraisemblance marginale afin d'eliminer les parametres de position. Une application de cette methode est effectuee dans le domaine de la genetique quantitative a des donnees de pointage morphologique en race bovine a viande maine-anjou. Differentes sources d'heterogeneite des variances residuelle et genetique sont clairement mises en evidence. Des extensions theoriques sont proposees, dans l'esprit du modele lineaire generalise et en presence d'une structure mixte (effets fixes, effets aleatoires) des facteurs de variation

  • Titre traduit

    Methods of statistical inference about variance modelling with an application to quantitative genetics


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  • Détails : [3]-228 p

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  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 1992TOU30042
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  • Cote : MF-1992-SAN
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