Séminaire du CIMMUL – Jérémie Sylvain-Morneau

Méthodes statistiques pour données avec structure de réseau

Jérémie Sylvain-Morneau

Étudiant à la maîtrise en statistique (A2021)
Département de mathématiques et de statistique, Université Laval

Résumé

On a affaire à des données avec structure de réseau lorsqu’on peut décrire les relations unissant les observations par un graphe. Les nœuds de ce graphe représentent les individus, alors que les arêtes décrivent si ces individus sont liés ou non. Avec le Big Data, tout porte à croire que ce type de données deviendra de plus en plus fréquent, car nous avons de plus en plus de données sur les systèmes que nous étudions.

Les données avec structure de réseau représentent un défi de taille en statistique, car la plupart des modèles traditionnels en statistique supposent que les observations sont indépendantes. Certaines extensions à ces modèles, comme les modèles mixtes, permettent de modéliser de la dépendance entre les observations, mais ces extensions sont seulement applicables pour certains types de graphe.

Cette présentation vise à présenter deux approches modernes et complémentaires qui visent à modéliser correctement les données avec structure de réseau.