Techniques de validation en statistiques : application à l'analyse en composantes principales et à la régression

Validation techniques in statistics : application both to principal component analysis and to regression

• Auteur / Autrice : Roger Armand Makany
• Direction : Richard Tomassone
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Statistiques
• Date : Soutenance en 1985
• Etablissement(s) : Paris 11
• Partenaire(s) de recherche : Autre partenaire : Université de Paris-Sud. Faculté des sciences d'Orsay (Essonne)
• Jury : Président / Présidente : Didier Dacunha-Castelle
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Richard Tomassone, Didier Dacunha-Castelle, Élisabeth Lesquoy-de Turckheim, Jean-Pierre Vila

Mots clés

Mots clés contrôlés

Jackknife, Méthode du (statistique)

Corrélation canonique (statistique)

Bootstrap (statistique)

Analyse de régression

Mots clés libres

Analyse en composantes principales

Résumé

Dans cette thèse, la validation des résultats est envisagée sous l’angle de leur stabilité. En analyse en composantes principales, l’étude porte sur la stabilité des valeurs propres et des sous-espaces propres. S’agissant de la régression, l’attention est centrée autour de la stabilité des coefficients de régression. Au-delà des critères de stabilité proposés, on présente le logiciel mis au point pour le traitement des données.

In this work, the results validation is being studied according to the stability proceeding from these results. The present study is based upon the stability of latent roots and subspaces in principal component analysis. As regards regression, the author has focused on the stability of the regression coefficients. Beyond the stability criteria put forward, there has been included a display of the software designed for data processing.