Méthodes robustes en statistique

L'émergence de la statistique robuste moderne ne date que des années 1960 avec les travaux pionniers de Tukey (1960), Huber (1964) et Hampel (1968). Depuis cette période, de nombreux modèles et méthodes ont été réexaminés sous l'angle de la robustesse. La prise en compte de l'impact de valeurs atypiques, ou de toute autre structure minoritaire présente dans les données, est d'autant plus importante à l'heure actuelle que l'on dispose de bases de données de plus en plus grandes dont la fiabilité et la qualité sont relativement inégales. Or, l'estimation des paramètres d'un modèle n'est valable que sous certaines hypothèses, bien souvent passées sous silence dans la pratique. La présence dans la population de plusieurs types de comportement ou l'existence de valeurs aberrantes va à l'encontre de l'hypothèse que tous les individus examinés ont un comportement compatible avec le modèle sous-jacent. Les recherches intégrant des méthodes statistiques robustes destinées à surmonter ces difficultés sont intéressantes tant au niveau théorique que pratique. Les méthodes robustes sont également essentielles dans la détection des valeurs atypiques.

DROESBEKE Jean-Jacques Docteur ès sciences mathématiques Fonction : Professeur à l université libre de Bruxelles Domaine de publication : Statistique Auteur d une cinquantaine de communications scientifiques, J.-J. Droesbeke a publié et assuré la coordination de 16 ouvrages dont : Plans d expériences. Applications à l entreprise (Ed. Technip) Histoire de la statistique avec Ph. Tassi (PUF) Méthodes de prévision avec B. Coutrot (PUF) Eléments de statistique (Ellipses) Au royaume des sondages avec G. Thoneron (Ed. Université de Bruxelles) SAPORTA Gilbert Ingénieur ECP Docteur ès Sciences Fonction : Professeur au Conservatoire National des Arts et Métiers Domaine de publication : Statistique Auteur de plus de 60 communications , G. Saporta a publié et participé à la rédaction de 6 ouvrages : - Probabilités, analyse des données et statistiques (Ed. Technip) - Plans d expériences. Applications à l entreprise (Ed. Technip) - Méthodes bayesiennes en statistique (Ed. Technip) - Modèles statistiques pour données qualitatives (Ed. Technip) - L analyse des données (PUF) - Multivariate Quality Control (Physica Verlag) Information complémentaire : Président de l International Association for Statistical Computing Vice président de l Institut international de statistique Page personnelle: http://cedric.cnam.fr/~saporta/