Higher Moment Estimators for Linear Regression Models With Errors in the Variables

This paper proposes instrumental variable estimators for multiple linear regression models with errors in the explanatory variables, that require no extraneous information. As is very well known, the ordinary least squares estimator (OLS), which is based on the sample moments of order two, is unbiased when there are no errors in the variables, but it becomes biased and inconsistent when there are such errors [Fuller (1987)]. In contrast, the suggested estimators are based on higher sample moments and can be considered as a special type of instrumental variable estimator. They are consistent, under quite reasonable assumptions, when there are measurement errors. While most consistent estimators based on higher moments (HM) proposed previously in the literature [Geary (1942), Drion (1951), Durbin (1954), Pal (1980)] for regressions with errors in the variables seem to be quite erratic [Kendall and Stuart (1963), Malinvaud (1978)], the suggested estimators appear to perform remarkably well in many situations. Although most data do contain errors of measurement, this fact is often ignored by the analysts and statistical procedures designed for data measured without error are applied. It is shown that ignoring the presence of even small measurement errors and using traditonal OLS estimators may lead to performing standard Student t-tests with type I errors of considerably higher sizes than intended, while this is not so with the proposed HM estimators. Our experimental findings suggest also that even if the sample is not very large, when the errors in the variables are non-negligible, our estimators do perform better than the OLS estimators in terms of root mean squared errors, when the explanatory variables are strongly correlated and the multiple correlation of the regression is high. Such situations are typical of many statistical analyses based on aggregate data. When the multiple correlation coefficient is smaller and the explanatory variables are less correlated, our HM estimators will still outperform the OLS estimator if the sample is large, even if the measurement errors are not very important. Such cases are frequently encountered in analyses of survey data. Tests for the presence of errors in the variables are also described, and the power of the tests are assessed in the Monte Carlo experiments. Nous proposons, pour les modèles de régression linéaire où les variables explicatives contiennent des erreurs de mesure, des estimateurs de variables instrumentales d'un type particulier, qui n'exigent aucune information extrinsèque. On sait que l'estimateur des moindres carrés ordinaires (MCO), qui est basé sur les moments échantillonnaux d'ordre deux, est centré lorsqu'il n'y a pas d'erreurs sur les variables0501s qu'il devient biaisé et non convergent en présence de telles erreurs [Fuller (1987)]. Par ailleurs, les estimateurs que nous suggérons sont basés sur des moments d'ordres supérieurs et peuvent être vus comme des estimateurs de variables instrumentales. Sous des hypothèses très raisonnables, ces estimateurs demeurent convergents même lorsqu'il y a des erreurs de mesure. Alors que la plupart des estimateurs convergents basés sur des moments d'ordres supérieurs (MOS) proposés antérieurement [Geary(1942), Drion(1951), Durbin (1954), Pal (1980)] pour les modèles de régression avec erreurs sur les variables, semblent très erratiques [Kendall et Stuart (1963), Malinvaud (1978)], les estimateurs que nous proposons se comportent remarquablement bien, dans un grand nombre de cas. Quoique la plupart des données contiennent des erreurs de mesure, ce fait est souvent ignoré par les analystes qui appliquent, la plupart du temps, des procédures statistiques conçues pour le traitement de données mesurées sans erreur. Nous démontrons que le fait de négliger la présence d'erreurs de mesure même relativement faibles et d'utiliser les estimateurs MCO traditionnels, peut faire en sorte que les tests de Student standards comportent des erreurs de type I dont le niveau est considérablement plus élevé que le niveau désiré, alors que ce n'est pas le cas si on utilise les estimateurs MOS proposés. Même si les échantillons ne sont pas très grands, les résultats de nos expériences suggèrent également que dans les cas où les erreurs sur les variables ne sont pas négligeables, le comportement de nos estimateurs lorsqu'on l'évalue en termes de la racine carrée des écarts quadratiques moyens, est supérieur à celui des MCO, quand les variables explicatives sont fortement corrélées et que le coefficient de corrélation multiple est élevé. Ce genre de situations est typique des analyses statistiques basées sur des données agrégées. Si le coefficient de corrélation multiple est moins élevé et que les variables explicatives sont moins corrélées, nos estimateurs MOS peuvent encore s'avérer supérieurs aux estimateurs MCO lorsque les échantillons sont suffisamment grands, et cela même si les erreurs de mesure ne sont pas aussi importantes. De tels cas se rencontrent fréquemment lorsqu'on a affaire à des données d'enquêtes. Nous décrivons également des tests d'erreurs sur les variables et nous évaluons la puissance de ces tests au moyen d'expériences de Monte-Carlo.Errors in the variables; Measurement errors; Higher moment estimators; Instrumental variable estimators, Erreurs sur les variables ; Erreurs de mesure ; Variables instrumentales ; Moments d'ordres supérieurs

Kernel and user level execution trace analysis for multi-core distributed Linux systems

The presentation will briefly introduce the organization of the DORSAL laboratory and the collaborative research and development projects undertaken with the financial support of industrial partners, including Ericsson, and the Canadian and Quebec governments. Then, several recent results in the area of kernel and user level tracing and trace analysis will be outlined, with emphasis on real-time, distributed, multi-core and heterogeneous Linux systems. Different widely used open-source tools developed collaboratively in the DORSAL laboratory, such as LTTng, Trace Compass and the Common Trace Format, will be described as well as how they were exploited to quickly find the critical path and uncover hard to find problems in several real industrial systems

Fast Recompilation of Object Oriented Modules

Once a program file is modified, the recompilation time should be minimized, without sacrificing execution speed or high level object oriented features. The recompilation time is often a problem for the large graphical interactive distributed applications tackled by modern OO languages. A compilation server and fast code generator were developed and integrated with the SRC Modula-3 compiler and Linux ELF dynamic linker. The resulting compilation and recompilation speedups are impressive. The impact of different language features, processor speed, and application size are discussed

Dropout, School Performance and Working while in School : An Econometric Model with Heterogeneous Groups

We develop an econometric model where the determinants of work while in school, dropout and academic grades are set in the context of two types of high school students: those who favor schooling and those who are more inclined to access rapidly the labor market. The individuals contributions to the likelihood function of this heterogeneous groups model are made or 48 terms of a standard quadrivariate normal function. Exploiting a unique Canadian microdata set of high school leavers, we show that being a female student, attending a private school and being part of a family of better educated parents matter to identify a high school student's preference for schooling over the labor market. We also found that working less than 15 hours per week while in school is not necessarily detrimental to success in school; that legal age to access the labor market is important in the decision to dropout; that high minimum wages are incremental for many students to dropout; and that low unemployment rates encourage dropout. Several policies aim to reduce dropout are derived from our results. Exploitant les données d'une enquête canadienne sur les sortants de l'école secondaire, nous trouvons que les déterminants de la performance scolaire, les déterminants de la décision de travailler ou non pendant les études secondaires et celle d'abandonner ou non l'école doivent prendre en considération l'existence de deux groupes distincts d'étudiants. Un premier groupe d'étudiants privilégie la scolarisation et la performance scolaire plutôt que le marché du travail. Le second groupe considère l'accès rapide au marché du travail comme prioritaire aux études et succès scolaire. En supposant que les termes d'erreurs des équations de ce modèle avec groupes hétérogènes sont corrélés, nous aboutissons à une série de termes d'un normale quadrivariée comme éléments de la fonction de vraisemblance de ce modèle. Les résultats économétriques montrent que d'être une femme, fréquenté une école privée et avoir des parents scolarisés augmentent la probabilité d'appartenir au groupe d'étudiants privilégiant les études. De plus, nous trouvons que travailler moins de 15 heures par semaines pendant les études a relativement peu d'effet sur la probabilité d'abandonner les études secondaires, que l'âge légal d'accès au marché du travail importe dans la décision d'abandon, que les salaires minimums influencent cette décision de même que la situation courante sur le marché du travail. Nous tirons de ce résultat plusieurs politiques d'intervention visant à réduire l'abandon des études secondaires.School dropout, hours of work during study, grades, model with heterogeneous groups, Abandon scolaire, travail pendant les études, performance, modèle avec groupes hétérogènes

Le suicide comme meurtre d’une identité

Cet article relie la signification du suicide, telle qu’elle se donne à penser à travers des cas concrets, dans le cadre d’une enquête qualitative, à celle que révèle la statistique globale. L’auteur tente de comprendre comment des centaines de suicides accomplis séparément par des personnes qui ne se connaissent pas finissent par aboutir à une physionomie sociale si reconnaissable, s’apparentant à une signature collective. Il propose d’appréhender le suicide comme meurtre d’une identité. Cette notion est étayée sur la base de considérations théoriques et épistémologiques pour être ensuite illustrée à partir du matériau rassemblé dans le travail de terrain. Il ressort des résultats préliminaires qui sont présentés que le suicide met en actes des passions où s’expriment, explicitement, des conduites pathologiques dont on peut distinguer deux types : une identité masculine pathologique et une haine de soi qui révèle l’anomie potentielle à une adolescence sans terminaison. En conclusion, l’auteur remonte jusqu’aux causes sociales que révèlent ces conduites.The paper by Daniel Dagenais aims to link the meaning of suicide, as seen through concrete cases in the framework of a qualitative study, with that which is revealed by the overall statistics. The author seeks to understand how hundreds of suicides committed separately, by individuals who do not know one another, end up taking on such a recognizable social pattern, resembling a collective signature. He proposes that suicide be looked upon as the murder of an identity. This concept is supported by theoretical and epistemological considerations and is then illustrated using material gathered in the course of field work. This leads to preliminary results showing that suicide brings into play passions through which two identifiable types of pathological conduct are explicitly expressed: a pathological masculine identity, and a self-hatred that reveals the potential anatomy of an unending adolescence. In conclusion, the author seeks to trace the social causes revealed by these behaviours