Un modèle à variables latentes pour le traitement de données hybrides issues de comparaison interlaboratoires

Résumé : On propose une nouvelle approche dans l'estimation des biais, c'est à dire des écarts entre résultats de laboratoires et la valeur vraie inconnue d'une grandeur, lors de comparaisons interlaboratoires. Pour cela on combine un modèle de régression hiérarchique des biais et un modèle à équations structurelles pour les caractéristiques des laboratoires obtenues à l'aide d'un questionnaire. L'intégration de ces deux modèles en un seul est possible si des variables latentes expliquent simultanément les résultats de mesures et les réponses au questionnaire. La méthodologie est appliquée à des comparaisons interlaboratoires pour des polluants de l'eau.
Type de document :
Communication dans un congrès
41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009
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Contributeur : Conférence Jds2009 <>
Soumis le : vendredi 22 mai 2009 - 09:10:46
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Document(s) archivé(s) le : jeudi 10 juin 2010 - 23:36:49

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Séverine Demeyer, Nicolas Fischer, Gilbert Saporta. Un modèle à variables latentes pour le traitement de données hybrides issues de comparaison interlaboratoires. 41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009. 〈inria-00386658〉

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