Club mathématique
de l'Université de Montréal

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Le fabuleux rôle des variables latentes dans la modélisation statistique

Une variable latente est une variable qui n’est pas observée ou qui est cachée. Cette présentation a pour but d’illustrer comment l’intégration de telles variables dans un modèle statistique permet de générer une modélisation flexible et réaliste de plusieurs phénomènes complexes. Cette classe de modèles est communément appelée « modèle de Markov caché » (hidden Markov model). Les concepts seront illustrés à travers deux exemples, soit en tant que la modélisation du nombre annuel de tremblements de terre dans le monde, ou en tant que la modélisation des rendements sur un indice boursier. Nous verrons notamment que cette classe de modèles permet de générer des modèles étant fort utiles dans le domaine de la finance.

Par Maciej Augustyniak, (Professeur, Université de Montréal)

(Le diaporama de cette conférence est disponible ici.)