SOCIÉTÉ FRANCAISE DE STATISTIQUE
JOURNÉES D'ÉTUDE EN STATISTIQUE
C.I.R.M. MARSEILLE 8-12 DECEMBRE 2008
MODELES A VARIABLES LATENTES ET MODELES DE MELANGE
OBJECTIF DES JOURNÉES
Le but des Journées est de se consacrer pendant une semaine à l'approfondissement d'un thème bien défini, dans un cadre favorisant rencontres et discussions.Dans cette optique, le nombre de participants est limité à 45.
Les orientations principales sont :
- acquisition de notions de base - développements les plus importants et les plus récents - perspectives futures et applications.
Ces journées sont ouvertes à un public de statisticiens non nécessairement spécialistes du sujet traité.
Dans ce contexte, les Journées 2008 sont consacrées aux modèles à variables latentes et aux modèles de mélange avec pour objectif de faire le point sur la théorie et les applications par des spécialistes de divers horizons.
Les modèles statistiques à variables latentes postulent l’existence de variables inobservables, causes de phénomènes qui eux peuvent s’observer directement.
Ces modèles sont à l’origine de nombreuses méthodes utilisées dans des domaines très divers de la statistique : mentionnons l’analyse factorielle, l’analyse en classes latentes, les modèles structurels où des blocs de variables sont expliqués chacun par des variables latentes , elles-mêmes reliées entre elles par un graphe de causalité etc. Les modèles de mélange (« finite mixture distributions » ) correspondent au cas particulier d’un modèle où la variable latente est catégorielle à k modalités, où k représente le nombre de composants du mélange. Ces modèles sont essentiels pour obtenir des modèles locaux dans le cas d’hétérogénéité non observée. Les modèles de mélange fournissent également le cadre théorique des méthodes de classification.
Les modèles de mélange conduisent à des problèmes d’identifiabilité, de détection du nombre de composants et d’estimation. La recherche de modèles parcimonieux se base sur des approches de vraisemblance pénalisée. L’estimation par le maximum de vraisemblance a conduit à des développements théoriques et pratiques autour des algorithmes EM, SEM, CEM etc. Dans le domaine des modèles à équations simultanées, l’estimation par le maximum de vraisemblance (LISREL) est concurrencée par la méthode des moindres carrés partiels (PLS) moins exigeante sur les hypothèses.
Depuis 1995, il y a eu plus d’ouvrages publiés sur les modèles de classes latentes et les modèles de mélange que pour toute autre catégorie de modèles statistiques. Ces journées se proposent de faire le point sur les fondements méthodologiques et les développements les plus récents avec cinq spécialistes internationalement reconnus qui présenteront également des applications dans des domaines variés (sciences humaines, finance etc.).
Les exposés font l'objet d'un document distribué aux participants
Ces journées sont réservées aux membres de la SFdS à jour de leur cotisation 2008. Le formulaire d’adhésion est disponible sur le site de la SFdS
http://www.sfds.asso.fr
