La régression non paramétrique multidimensionnelle. Théorie et application à une étude portant sur la densité mammaire

Authors: Vandal, Nathalie
Advisor: Rivest, Louis-PaulAbdous, Belkacem
Abstract: La régression non paramétrique est un outil statistique permettant de décrire la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables explicatives, sans spécifier de forme stricte pour cette relation. Dans ce mémoire, on présente d'abord la théorie entourant la régression non paramétrique univariée ainsi que différentes méthodes d'estimation, en mettant l'accent sur les fonctions de lissage loess et les splines de régression. On traite ensuite de l'ajustement de relations multidimensionnelles, en s'intéressant plus particulièrement aux méthodes GAM, polyMARS et MARS. On ap- plique finalement ces dernières à une étude portant sur la relation entre la densité mammaire et deux facteurs de croissance analogues à l'insuline, IGF-I et IGFBP-3, ce qui permet de mettre en évidence les avantages de la régression non paramétrique, mais aussi les difficultés rencontrées lors de son application.
Document Type: Mémoire de maîtrise
Issue Date: 2005
Open Access Date: 11 April 2018
Permalink: http://hdl.handle.net/20.500.11794/18237
Grantor: Université Laval
Collection:Thèses et mémoires

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