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DESCRIPTION:Introduction à lÂ’estimation en présence de données imprécises
 \n\nIl arrive fréquemment que les données extraites d’une expérience ou d’
 un sondage soient sujettes à une certaine imprécision\, hors du contrôle d
 e l’expérimentateur. Ce genre de données apparaît lorsque l’on cherche à m
 esurer une variable\, disons X\, mais que\, dû à la nature de l’expérience
 \, on observe plutôt Y=X+e\, où e est une erreur aléatoire et incontrôlabl
 e. C’est le cas notamment dans les enquêtes visant à dresser le portrait n
 utritionnel d’une population\, enquête au sein de laquelle les individus s
 ondés mesurent eux-mêmes leur consommation quotidienne de certains aliment
 s sur une période déterminée. En effet\, bien que l’enquêteur souhaiterait
  disposer d’une grande précision sur ces mesures\, les données récoltées s
 ont inévitablement imprécises. Il convient alors d’incorporer adéquatement
  cette incertitude à l’analyse. Durant cette présentation\, je traiterai d
 ’abord du problème de l’estimation de la densité et de la fonction de répa
 rtition de la variable « contaminée» X. Ensuite\, j’aborderai le contexte 
 d’estimation d’une variable imprécise en présence d’une quantité excessive
  de zéros\, comme c’est le cas\, par exemple\, lorsqu’un aliment est conso
 mmé de façon épisodique.\n
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LOCATION:Room D4-2011\, CA\, Seminar Statistics Sherbrooke\, 2500 boul. de 
 l'Université
SUMMARY:Félix Camirand Lemyre\, University of Melbourne
URL:/mathstat/channels/event/felix-camirand-lemyre-uni
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