Approximation de la distribution a posteriori d'un modèle Gamma-Poisson hiérarchique à effets mixtes

La méthode que nous présentons pour modéliser des données dites de "comptage" ou données de Poisson est basée sur la procédure nommée Modélisation multi-niveau et interactive de la régression de Poisson (PRIMM) développée par Christiansen et Morris (1997). Dans la méthode PRIMM, la régression de Poisson ne comprend que des effets fixes tandis que notre modèle intègre en plus des effets aléatoires. De même que Christiansen et Morris (1997), le modèle étudié consiste à faire de l'inférence basée sur des approximations analytiques des distributions a posteriori des paramètres, évitant ainsi d'utiliser des méthodes computationnelles comme les méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC). Les approximations sont basées sur la méthode de Laplace et la théorie asymptotique liée à l'approximation normale pour les lois a posteriori. L'estimation des paramètres de la régression de Poisson est faite par la maximisation de leur densité a posteriori via l'algorithme de Newton-Raphson. Cette étude détermine également les deux premiers moments a posteriori des paramètres de la loi de Poisson dont la distribution a posteriori de chacun d'eux est approximativement une loi gamma. Des applications sur deux exemples de données ont permis de vérifier que ce modèle peut être considéré dans une certaine mesure comme une généralisation de la méthode PRIMM. En effet, le modèle s'applique aussi bien aux données de Poisson non stratifiées qu'aux données stratifiées; et dans ce dernier cas, il comporte non seulement des effets fixes mais aussi des effets aléatoires liés aux strates. Enfin, le modèle est appliqué aux données relatives à plusieurs types d'effets indésirables observés chez les participants d'un essai clinique impliquant un vaccin quadrivalent contre la rougeole, les oreillons, la rub\'eole et la varicelle. La régression de Poisson comprend l'effet fixe correspondant à la variable traitement/contrôle, ainsi que des effets aléatoires liés aux systèmes biologiques du corps humain auxquels sont attribués les effets indésirables considérés.We propose a method for analysing count or Poisson data based on the procedure called Poisson Regression Interactive Multilevel Modeling (PRIMM) introduced by Christiansen and Morris (1997). The Poisson regression in the PRIMM method has fixed effects only, whereas our model incorporates random effects. As well as Christiansen and Morris (1997), the model studied aims at doing inference based on adequate analytical approximations of posterior distributions of the parameters. This avoids the use of computationally expensive methods such as Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods. The approximations are based on the Laplace's method and asymptotic theory. Estimates of Poisson mixed effects regression parameters are obtained through the maximization of their joint posterior density via the Newton-Raphson algorithm. This study also provides the first two posterior moments of the Poisson parameters involved. The posterior distributon of these parameters is approximated by a gamma distribution. Applications to two datasets show that our model can be somehow considered as a generalization of the PRIMM method since it also allows clustered count data. Finally, the model is applied to data involving many types of adverse events recorded by the participants of a drug clinical trial which involved a quadrivalent vaccine containing measles, mumps, rubella and varicella. The Poisson regression incorporates the fixed effect corresponding to the covariate treatment/control as well as a random effect associated with the biological system of the body affected by the adverse events

CrypticIBDcheck: An R Package For Checking Cryptic Relatedness In Nominally Unrelated Individuals

Background In population association studies, standard methods of statistical inference assume that study subjects are independent samples. In genetic association studies, it is therefore of interest to diagnose undocumented close relationships in nominally unrelated study samples. Results We describe the R package CrypticIBDcheck to identify pairs of closely-related subjects based on genetic marker data from single-nucleotide polymorphisms (SNPs). The package is able to accommodate SNPs in linkage disequibrium (LD), without the need to thin the markers so that they are approximately independent in the population. Sample pairs are identified by superposing their estimated identity-by-descent (IBD) coefficients on plots of IBD coefficients for pairs of simulated subjects from one of several common close relationships. Conclusions The methods implemented in CrypticIBDcheck are particularly relevant to candidate-gene association studies, in which dependent SNPs cluster in a relatively small number of genes spread throughout the genome. The accommodation of LD allows the use of all available genetic data, a desirable property when working with a modest number of dependent SNPs within candidate genes. CrypticIBDcheck is available from the Comprehensive R Archive Network (CRAN)

Réputation des entreprises : une recherche exploratoire sur l’utilisation des données issues de twitter

RÉSUMÉ : La réputation d’une entreprise constitue une importante, voire principale, partie de l’actif immatériel d’une compagnie (De Marcellis-Warin and Teodoresco 2012). La littérature donne de multiples définitions au concept de réputation d’entreprise. Par exemple on peut reprendre celle d’un construit combinant l’image d’entreprise, l’identité d’entreprise et l’identité désirée d’entreprise (Chun 2005). Depuis le début des années 2000, des organisations telles que l’Institut de la Réputation ou encore le magazine Fortune & Money proposent une mesure de la réputation d’entreprise et diffusent annuellement un classement des entreprises selon leur réputation. D’autres organisations s’intéressent à l’évaluation de la valeur de l’image d’entreprise (appelée équité de marque), telles que Brand-Finance, ou Interbrand. Ces dernières diffusent également un classement annuel des entreprises les plus valorisées au monde. Les résultats présentés dans ce mémoire indiquent que les classements produits par ces institutions sont difficilement interprétables et ne semblent pas présenter de lien direct avec l’évolution du cours de bourse d’une entreprise, pourtant la littérature nous indique que la réputation est positivement corrélée avec le cours de bourse d’une entreprise. De plus, le processus menant à la conception de ces classements peut prendre plusieurs mois de compilation de données et d’analyse. C’est donc dans l’optique de réduire le temps écoulé entre l’enregistrement des performances des compagnies et la conception d’une mesure de la réputation que réside la présente opportunité de recherche : existe-t-il un autre moyen de fournir une mesure de la réputation d’entreprise à une fréquence plus rapprochée que celle offerte présentement (fréquence annuelle)? Serait-ce même possible d’en avoir une mesure en temps réel? Les réseaux sociaux se présentent comme étant un canal de recherche afin d’améliorer la mesure de la réputation d’entreprise si les interactions entre les consommateurs et les entreprises peuvent être analysées, pas seulement qualitativement mais également quantitativement. Twitter de par sa nature, son nombre d’utilisateurs exponentiellement croissant, et l’accès plus ou moins libre aux données circulant sur sa plateforme, semble être le réseau social adéquat pour conduire une recherche de ce type. La nouvelle mesure de réputation présentée par ce travail de recherche est donc basée sur les données récoltées sur Twitter. Les résultats obtenus démontrent que le nombre de « followers » d’une entreprise, ainsi que le volume quotidien de « tweets », sont utiles à la création d’un « proxy » de la réputation d’entreprise. À l’inverse, l’analyse de sentiment sur les tweets ne s’avèrent pas être utile dans la création d’un proxy pour la réputation d’entreprise. De plus, la mesure de réputation conçue à partir de Twitter ne peut capter toute l’essence de la réputation d’entreprise, puisqu’une partie non négligeable de la réputation d’entreprise ne peut être captée par les réseaux sociaux : comme par exemple la loyauté des consommateurs composante de l’image de marque, l’identité d’entreprise ou encore l’identité désirée d’entreprise. Cependant, la nouvelle mesure de réputation permet d’observer l’évolution de la réputation d’entreprise au travers du temps et particulièrement la notoriété d’une entreprise. Il s’agit donc d’un outil complémentaire aux évaluations de réputations existantes.----------ABSTRACT : The corporate reputation represents a major part of a company’s intangible assets (De Marcellis-Warin and Teodoresco 2012). The literature review has several definitions of the concept of corporate reputation, such as (Chun 2005) who defines corporate reputation as a construct of corporate image, corporate identity, and corporate desired identity. Since the beginning of the 2000’s, several institutions such as the Reputation Institute or Fortune & Money magazine offer a measure of corporate reputation and present each year rankings of company based on their corporate reputation. Other institutions, such as Brand-Finance or Interbrand, assess the value of a corporate brand (called brand equity) every year and produce also rankings for the company with the highest brand equity. The results presented in this master thesis indicate that all the rankings produced by the institutions mentioned previously, do not seem to be linked with the stock market. Moreover, the analytical process leading to the rankings can take several months because of the time it takes to gather the data from all the firms. Thus, it is in the context of reducing the time between performance recording companies and the process leading to the measure of corporate reputation that lies this current research opportunity: is there a way to provide an assessment of corporate reputation at a lower frequency than the one currently provided (annual)? Would it be possible to have a real time measure of reputation? Social media are presented as a paging channel to improve the measurement of corporate reputation if the interactions between consumers and businesses can be analyzed not only qualitatively but also quantitatively. Twitter seems to be the adequate social media platform to conduct such a research, because of its exponential growing number of users, and more or less easy access to data diffused on it. The new measure of corporate reputation presented through this research is only based on the data Twitter can offer. The results presented in this master thesis indicate on one hand, that the number of followers of a company and the daily number of tweets are useful in creating a proxy of corporate reputation. On the other hand, the results indicate that sentiment analysis on tweets does not seem to provide useful information for the conception of a proxy of corporate reputation. In addition, the new measure of corporate reputation does not pretend to be able to capture the essence of corporate reputation, since a significant part of the corporate reputation cannot be captured by Twitter: including consumer loyalty component of branding, corporate identity or the desired identity of a company. However, the new measure of corporate reputation enables us to observe the evolution of corporate reputation over time and especially the notoriety of a company. It is therefore a complimentary tool for the assessment of existing reputations, and it is absolutely not a self-sufficient tool

Dynamic Analysis of Determinants of Financial Inclusion in Cameroon

The aim of this study is to identify the determinants of financial inclusion in Cameroon between 2011 and 2014. The study uses the maximum likelihood method applied to a logistic regression model. The results shows that the main determinants of financial inclusion in Cameroon are education and income. However, the education variable negatively influences all indicators of financial inclusion. While, income positively affects all indicators of financial inclusion over the two periods apart from the type of credit to which it is negatively correlated in 2011. The policy implication of this study is that the State in its institutional, legal and regulatory framework policies, set up a strategy to encourage financial education so as to draw the attention of all the population to basic foundations on the value of money, the functioning of the financial sector, the proper use of credit and mobile accounts

Caracterisitiques des patients tuberculeux à l’ouest cameroun: 2000-2009

Introduction: La tuberculose (TB) reste de nos jours un problème majeur de santé publique dans les pays en voie de développement. Elle devient de plus en plus importante à cause de l'infection au VIH. Cette étude avait pour but de caractériser les patients admis dans le plus grand Centre de Diagnostic et de Traitement de la Tuberculose (CDT) de l'Ouest Cameroun entre 2000 et 2009. Méthodes: Les patients de 15 ans et plus admis au CDT de Baleng durant la période allant du 1er janvier 2000 au 31  décembre 2009 ont été inclus. Les données ont étés collectées grâce à une grille pré conçue. Le calcul des fréquences, moyennes et les  comparaisons de groupes ont été faites pour ressortir les caractéristiquesdes participants. Résultats: 2556 patients ont été inclus dans l'étude.  64,8% étaient de sexe masculin et l'âge médian étaient de 33ans. 2141(83,7%) de patients présentaient une TPM+, 319 (12,5%) une TPM- et 96 (3,8%) une TEP. 64,7% des patients résidaient hors du district de santéd'implantation du CDT. 79,16% de patients tuberculeux ont fait le test de dépistage du VIH et la séroprévalence chez ceux testés était de 26,06%.Les différentes évolutions en fin de période de suivi de chaque patient ont été les suivantes: évolution favorable (guéri et traitement terminé) 1954(76,6%) ; perdus de vue 231(9,0%) ; décès 230(9,0%) ; transféré 92(3,6%) ; échec 49(1,9%). Conclusion: Une proportion considérable depatients résident loin du CDT ce qui augmenterait le perdus de vue et les transferts pendant le traitement. En plus vulgariser les autres CDT de larégion, il est nécessaire de renforcer le système de transfert pour éviter les perdus de vue entre deux CDT

L’inclusion Financiere dans la CEMAC : Une Explication par la Bancarisation

L’objectif de ce travail est d’apprécier les effets de la bancarisation sur la croissance économique en zone CEMAC au cours de la période 2007-2018. La population d’étude est constituée des personnes détenant un ou plusieurs comptes dans une banque et/ou un EMF. Les résultats de la régression par la méthode des Pooled Mean Group (PMG) montrent que l’effet de la bancarisation sur la croissance économique est positif au sein de la CEMAC. Ces différents résultats suscitent des recommandations dont les plus urgentes sont les suivantes. L’obligation faite aux salariés du public et du privé de disposer d’un compte (domiciliation des salaires) ; Chaque Etat devrait mettre en place un dispositif (émissions radio-télé, séminaires…) de promotion de l’éducation et du développement de la culture financière des femmes et des jeunes. This paper focuses on assessing the effects of banking on economic growth in the CEMAC zone during the period 2007-2018. The study population focuses on people with one or more accounts in a bank and/or an EMF. The results of the regression by the Pooled Mean Group show that the effect of banking is positive within CEMAC. The various results gave rise to recommendations and the most urgent are as follows: the obligation imposed on public and private sector employees to have an account (domiciliation of wages); and each state should set up a system (radio and television broadcasts, seminars, etc.) to promote education and the development of financial literacy for women and young people

Rapid protein structure determination using experimental NMR data

The knowledge of the tridimensional structure of a protein is essential to design drugs, to predict protein function and to study mechanism of protein function. 3D structure can be determined using two experimental techniques: X-Ray and NMR. However, these techniques have limitations: they are time consuming, manually intensive and sometime technically difficult. Due to these limitations, different approaches that combine the strength of computer and sparse experimental NMR data such as backbone chemical shifts, NOEs distances and residual dipolar couplings have been proposed for the determination of 3D protein structure. Among these experimental NMR data, backbone chemical shifts are the experimental NMR data that can be rapidly, easily and accurately measured. Thus different approaches that use sparse chemical shifts such as CS-Rosetta have been designed. Unfortunately, chemical shift-based 3D structure determination approaches are limited by the size and complexity of proteins (limited to molecular proteins that weight at most 15 kDa). This limitation can be understood by the fact that every folding trajectory during sampling is completely independent of every other. To overcome this limitation, additional sparse NMR data such as homology information, NOEs distances and/or RDCs are needed. CS-HM-Rosetta that combines incomplete chemical shifts and information derived from homologous structures have been developed in this purpose. CS-NOE-RDC-Rosetta, PHAISTOS have been also developed to guide structures determination using chemical shifts, NOEs distances and RDCs. Despite the fact that experimental data are invaluable for guiding sampling to the vicinity of the global energy minimum, for larger proteins, these data failed to guide sampling to the native minimum state. That is why, in a number of cases the improved sampling methodology makes a larger contribution than incorporation of additional experimental data. New sampling protocol named Resolution Adapted Structural RECombination (RASREC) has been therefore designed to overcome size limitation when using CS-Rosetta protocol. Unfortunately, most of these methods are not fully automated since they require manual assignment of experimental NMR data. Several automated methods such as AUDANA, CYANA 2015, AutoNOE-RASREC-CS-ROSETTA and J-UNIO that automatically assigned NOESY cross peaks, and chemical resonance assignment for J-UNIO have been developed. Up to now, they have not been compared together. In addition, they require expertise in computer science. Therefore, I am working toward getting fully automated approach, designed for non computer science and NMR experts that combines J-UNIO and AutoNOE-RASREC-CS-ROSETTA for rapid (4 weeks) protein 3D structure determination using unassigned backbone chemical shifts, NOESY spectra and RDCs spectra as input. During the 15th edition of the YBMRS meeting, I will compare CS-Rosetta, CS-RASREC-Rosetta, CS-HM-Rosetta and Homology modeling approches based on the quality of derived 3D structures for proteins for which chemical shifts are available