Statistique bayésienne appliquée en sciences humaines et sociales

Applied bayesian statistics in the human and social sciences

• Auteur / Autrice : Jean-Michel Galharret
• Direction : Anne Philippe, Paul Rochet
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématiques appliquées
• Date : Soutenance le 12/12/2019
• Etablissement(s) : Nantes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : COMUE : Université Bretagne Loire (2016-2019)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de Mathématiques Jean Leray (Nantes)
• Jury : Président / Présidente : Pierre Pudlo
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Antoine Chambaz, Michel Bertrand

Mots clés

Mots clés contrôlés

Archéologie -- Datation

Statistique bayésienne non paramétrique

Mots clés libres

Analyse de médiation

Résumé

Ce travail s’intéresse à deux problématiques : la première concerne l’analyse de médiation et la seconde concerne la datation en archéologie en présence de valeurs aberrantes. Concernant l’analyse de médiation, d’une part, je développe une approche non paramétrique pour tester l’existence de l’effet direct dans la médiation causale à réponse binaire. D’autre part, différentes lois a priori sont comparées dans l’inférence bayésienne pour la médiation causale à réponse binaire. Enfin, les G-priors sont adaptés à des modèles de médiation issus de recherche en psychologie et un test de modération basé sur le facteur de Bayes est proposé. Concernant la datation en archéologie, une méthodologie est construite pour estimer des âges en présence de valeurs aberrantes. Celle-ci est basée sur une modélisation bayésienne existante (Event Model) à partir de laquelle un test de détection des valeurs aberrantes est développé. Cette méthodologie est appliquée dans le cadre de la combinaison de mesures et dans le cadre de l’estimation d’un âge par la méthode OSL (Optically Stimulated Luminescence).

This work focuses on two issues: the first concerns mediation analysis and the second concerns dating in archaeology in the presence of outliers. Concerning the mediation analysis, I have developed a non-parametric approach to test the existence of direct effect in binary response causal mediation. Second, prior distributions are compared in Bayesian inference for causal mediation with binary response. Third, the B-priors are adapted to mediation models from psychological research and a moderation test based on the Bayes factor is proposed. Concerning dating in archaeology, a methodology is developed to estimate ages in the presence of outliers. This is based on an existing Bayesian model (Event Model) from which an outlier detection test is developed. This methodology is applied in the combination of measurements and in the estimation of an OSL age (Optically Stimulated Luminescence).