Parmi les outils les plus classiques de l'Analyse Multivariée, les Composantes Principales sont aussi un des plus anciens puisqu'elles furent introduites il y a plus d'un siècle par Pearson (1901) et redécouvertes ensuite par Hotelling (1933). Aujourd'hui, cette méthode est abondamment utilisée en Sciences Sociales, en Economie, en Biologie et en Géographie pour ne citer que quelques disciplines. Elle a pour but de réduire de façon optimale (dans un certain sens) le nombre de variables contenues dans un jeu de données.<p>A ce jour, les méthodes d'inférence utilisées en Analyse en Composantes Principales par les praticiens sont généralement fondées sur l'hypothèse de normalité des observations. Hypothèse qui peut, dans bien des situations, être remise en question.<p><p>Le but de ce travail est de construire des procédures de test pour l'Analyse en Composantes Principales qui soient valides sous une famille plus importante de lois de probabilité, la famille des lois elliptiques. Pour ce faire, nous utilisons la méthodologie de Le Cam combinée au principe d'invariance. Ce dernier stipule que si une hypothèse nulle reste invariante sous l'action d'un groupe de transformations, alors, il faut se restreindre à des statistiques de test également invariantes sous l'action de ce groupe. Toutes les hypothèses nulles associées aux problèmes considérés dans ce travail sont invariantes sous l'action d'un groupe de transformations appellées monotones radiales. L'invariant maximal associé à ce groupe est le vecteur des signes multivariés et des rangs des distances de Mahalanobis entre les observations et l'origine. <p><p>Les paramètres d'intérêt en Analyse en composantes Principales sont les vecteurs propres et valeurs propres de matrices définies positives. Ce qui implique que l'espace des paramètres n'est pas linéaire. Nous développons donc une manière d'obtenir des procédures optimales pour des suite d'experiences locales courbées. <p>Les statistiques de test introduites sont optimales au sens de Le Cam et mesurables en l'invariant maximal décrit ci-dessus.<p>Les procédures de test basées sur ces statistiques possèdent de nombreuses propriétés attractives: elles sont valides sous la famille des lois elliptiques, elles sont efficaces sous une densité spécifiée et possèdent de très bonnes efficacités asymptotiques relatives par rapport à leurs concurrentes. En particulier, lorsqu'elles sont basées sur des scores Gaussiens, elles sont aussi efficaces que les procédures Gaussiennes habituelles et sont bien plus efficaces que ces dernières si l'hypothèse de normalité des observations n'est pas remplie. / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Les anticorps monoclonaux (Acms) représentent une part importante des traitements médicamenteux à visées anticancéreuses à l'hôpital. Leur action ciblée et leur efficacité favorisent leur essor considérable dans le monde pharmaceutique. Leur reconstitution est nécessaire avant d'être administré par voie intraveineuse chez le patient. A l’heure actuelle, il n’existe pas de contrôle rigoureux permettant leur indentification. Compte-tenu de leurs propriétés physico-chimiques similaires leur discrimination par un contrôle analytique hospitalier pré-libératoire est un véritable défi. Dans cette thèse trois nouvelles approches ont été explorées pour permettre la discrimination et l'identification rapide d’un mélange de quatre anticorps monoclonaux après reconstitution: le bevacizumab, le cetuximab, le rituximab et le trastuzumab. Parmi ces approches, deux portent sur des méthodes séparatives : la chromatographie d'échange de cations sur support monolithique et l'électrophorèse capillaire de zone. Les conditions d'analyse de ces méthodes ont été optimisées dans l'objectif d’une identification rapide et fiable. Nous avons également étudié les paramètres intrinsèques des anticorps monoclonaux influençant leur séparation. La troisième approche est basée sur une méthode spectrale ultra-rapide par spectroscopie UV dérivée associant l'analyse par injection en flux et l'analyse multivariée. L'étude des données spectrales par l'analyse multivariée nous a permis de concevoir un algorithme capable de discriminer sans ambigüité les anticorps monoclonaux à partir de leurs informations spectrales. / Anticancer monoclonal antibodies (mAbs) represent a large part of anticancer drugs at hospital. Their success is related to their capacity to specifically interact with their target with relatively low adverse effects. mAbs must be compounded at the hospital before patient's infusion. They exhibit common features rendering their discrimination through fast analytical methods difficult. At the hospital, quality controls mainly rely on mAbs identity and quantity compliance. However, identity of compounds with high similarity remains challenging. In this thesis, three new approaches for the discrimination and the identification of four mAbs, bevacizumab, cetuximab, rituximab and trastuzumab have been investigated. Among them, two approaches are based on separation methods Cation exchange chromatography on a monolithic stationary phase and capillary electrophoresis. The analytical conditions were extensively optimized to obtain rapid and suitable method allowing their discrimination. We have also studied the influence of their physico-chemical properties on their separations. The third approach relies on a rapid second derivative spectral method combining flow injection analysis and multivariate analysis. An algorithm able to discriminate accurately the monoclonal antibodies has been designed from in-depth study of the spectral data through multivariate analysis.

L'un des défis actuels de la chimie alimentaire est de développer des produits avec une qualité sanitaire et sensorielle optimale. Ceci est particulièrement important dans les produits traités thermiquement, tels que les produits céréaliers. Lors de la cuisson et à partir des ingrédients, un nombre considérable de composés peuvent se former. Certains suscitent une préoccupation sanitaire émergente, lorsque d'autres jouent un rôle sensoriel indéniable. Comprendre la réactivité des constituants devient alors un levier puissant pour développer des voies d'amélioration des aliments. Ce travail porte sur les effets des ingrédients et conditions de cuisson dans la génération de furane, composé possiblement cancérigène, et furfural, composé odorant contribuant à l'arôme caractéristique de la génoise. Afin de maîtriser la réactivité et ainsi optimiser la qualité des produits, une approche globale a été adoptée, incluant l'étude des composés volatils, des propriétés physicochimiques et sensorielles et l'appréciation hédonique des consommateurs. Ce travail propose une méthodologie et ouvre des pistes intéressantes pour développer des stratégies efficaces de maîtrise de la qualité globale des produits transformés. / A current challenge for food chemists consists in developing safe yet appealing food. This is particularly difficult in thermally-treated foods, like baked products, since a great number of compounds may be produced during heating. While some of these are of health concern, others contribute to other key aspects of quality, such as aroma or color, revealing the need of considering reactivity into food quality design. This work deals with the effects of formulation and baking conditions on the generation of furan, a heatinduced contaminant, and furfural, contributing typical aroma to sponge cake. Moreover, a holistic approach was adopted, covering volatile generation, physical properties, sensory evaluation and consumer tests, both for further understanding reactivity and optimizing product quality. This work is certainly an important step towards the development of novel strategies for qualitydriven design of heat-treated food.

Dans le réseau de la santé, l'enjeu du transfert de connaissances est en plein essor et il est au centre des préoccupations tant des chercheurs que des décideurs. Or, les constats sur le terrain montrent qu'il existe toujours un écart important entre les connaissances disponibles et les façons de les appliquer. Parmi les stratégies qui y sont préconisées, on retrouve les pratiques de courtage de connaissances effectuées par les courtiers de connaissances, dont le rôle est de combler cet écart, de contribuer à transformer la recherche en politiques et d'assurer leur mise en oeuvre. Dans cette perspective, le cadre conceptuel proposé dans cette thèse représente une avenue intéressante, non seulement pour guider l'action des courtiers, mais aussi pour soutenir une réflexion plus large sur leurs activités et les déterminants qui leur sont associés, et ce, afin de contribuer au développement de stratégies plus efficaces de transfert de connaissances dans la prise de décision et d'harmoniser les liens de la recherche et de l'action. Les données utilisées dans cette recherche ont été collectées dans le cadre d'une enquête par questionnaire auprès d'une communauté de pratique (CoP) de 301 courtiers de connaissances effectuant principalement leurs activités professionnelles au sein de la Fondation canadienne de recherche sur les services de santé (FCRSS). Un premier niveau d'analyse des résultats obtenus a permis de décrire le profil des répondants et les caractéristiques de leurs activités de transfert de connaissances. Pour compléter ce portrait, des analyses bivariées des activités de transfert de connaissances au regard des lieux d'affiliation dans lesquels les courtiers évoluent, de leurs derniers diplômes obtenus et de leur statut professionnel, ont été effectuées. Dans un deuxième niveau d'analyse, une analyse factorielle en composantes principales a révélé l'organisation des énoncés relatifs au transfert des connaissances en six activités, et ceux relatifs au climat organisationnel en quatre dimensions, lesquels représentent les variables d'intérêt de ma thèse, suivie de l'analyse factorielle confirmatoire afin de confirmer la structure de ces construits. Par ailleurs, les mêmes analyses ont été effectuées pour les autres variables ii latentes du modèle, à savoir la culture organisationnelle et l'interaction sociale, qui montrent que ces deux construits sont unidimensionnels. Un troisième niveau d'analyses a été réalisé pour identifier les facteurs associés aux activités de transfert. Pour ce faire, deux modèles d'estimation ont été développés. Une première modélisation porte sur l'estimation par les régressions multiples qui permettent un traitement non simultané des hypothèses liées à la relation directe entre des variables explicatives et les activités de transfert de connaissances. Une deuxième modélisation porte sur les équations structurelles qui permettent d'étudier, d'une part, les effets directs et indirects du climat organisationnel ainsi que ses dimensions composites sur les activités de transfert de connaissances, et d'autre part, il s'agit de tester empiriquement un modèle structurel global, en traitant de manière simultanée l'ensemble des relations directes et indirectes entre les variables endogènes et exogènes. Les résultats des analyses de régressions multiples montrent les différences d'association entre les variables explicatives et les six variables dépendantes. / Nous constatons que l'interaction sociale et la culture organisationnelle sont les seules variables qui ont exercé un impact significatif et positif sur l'ensemble des six activités de transfert de connaissances. Pour ce qui est des dimensions du climat organisationnel, les différents lieux d'affiliation, la capacité cognitive, et le statut, leurs effets significatifs ainsi que leurs ampleurs varient d'une activité de transfert à l'autre. Les résultats des analyses des équations structurelles font ressortir deux principaux constats : le premier, relatif aux variables exerçant des effets directs sur les activités de transfert de connaissances qui sont le climat organisationnel, l'interaction sociale, les lieux d'affiliation, la capacité cognitive; le deuxième, relatif aux variables entraînant des effets indirects sur les activités de transfert de connaissances. Ces effets indirects retracés se manifestent via les variables médiatrices telles que le climat organisationnel et l'interaction sociale. L'identification de tous ces déterminants a permis de proposer des leviers d'actions pouvant soutenir les activités de transfert de connaissances réalisées par les courtiers et d'évaluer les effets qu'ils ont sur les processus décisionnels au sein des organisations de santé.

Les cuves d'électrolyse utilisées pour la production aluminium sont soumises à des variations de la qualité des matières premières, à des perturbations diverses encourues en cours de production ou en cours de démarrage. Il est connu que ces perturbations ont un impact sur la durée de vie des cuves ainsi que sur l'efficacité de production, métallurgique et énergétique. L'amélioration des performances passe nécessairement par une meilleure compréhension des sources de variations. Plusieurs travaux ont été présentés jusqu'à présent par le biais d'études univariées entre les différents facteurs et les performances. Cependant, dans ces études, le comportement des cuves n'est pas étudié de manière multivariée, ce qui ne permet pas d'étudier les interactions entre les différentes variables. Cette thèse propose d'étudier les facteurs affectant les performances des cuves d'électrolyse, précisément la duré de vie, le rendement Faraday et la consommation énergétique, par le biais de méthodes statistiques multivariées (PCA et PLS). Premièrement, il est démontré que la durée de vie des cuves est expliquée à 72% en utilisant l'information provenant des préchauffages, des démarrages et de l'opération transitoire, démontrant ainsi l'effet de ces étapes sur la durée de vie des cuves. Cette étude est suivie d'une analyse des facteurs affectant l'efficacité de courant et la consommation énergétique des cuves. L'effet de la qualité de l'alumine, des anodes, des variables manipulées, et des variables d'états des cuves permet d'expliquer 50% des variations des performances. Cette étude démontre l'importance du contrôle de la hauteur de bain. Ainsi, une étude approfondie des facteurs affectant la hauteur de bain est effectuée. La composition du produit de recouvrement des anodes a un impact majeur sur la hauteur de bain. Malheureusement, il est présentement impossible de bien effectuer le suivi et le contrôle de cette composition puisque seulement quelques échantillons sont analysés quotidiennement. Afin de palier à ce manque, cette thèse présente une nouvelle approche, basée sur l'analyse d'image, pour prédire la composition du produit de recouvrement. Cette application faciliterait le suivi et le contrôle de la composition, ce qui améliorerait le contrôle de la hauteur de bain permettant ainsi d'améliorer les performances des cuves.

La théorie de la Supersymétrie est étudiée ici en tant que théorie complémentaire au Modèle Standard, sachant que celui-ci n'explique qu'environ 5% de l'univers et est incapable de répondre à plusieurs questions fondamentales en physique des particules. Ce mémoire contient les résultats d'une recherche de Supersymétrie effectuée avec le détecteur ATLAS et utilisant des états finaux contenant entre autres une paire de leptons de même charge électrique ou trois leptons. Les données proviennent de collisions protons-protons à 13 TeV d'énergie dans le centre-de-masse produites au Grand Collisionneur de Hadrons (LHC) en 2015. L'analyse n'a trouvé aucun excès significatif au-delà des attentes du Modèle Standard mais a permis tout de même de poser de nouvelles limites sur la masse de certaines particules supersymétriques. Ce mémoire contient aussi l'étude exhaustive d'un bruit de fond important pour cette analyse, soit le bruit de fond provenant des électrons dont la charge est mal identifiée. L'extraction du taux d'inversion de charge, nécessaire pour connaître combien d'événements seront attribuables à ce bruit de fond, a démontré que la probabilité pour que la charge d'un électron soit mal identifiée par ATLAS variait du dixième de pourcent à 8-9% selon l'impulsion transverse et la pseudorapidité des électrons. Puis, une étude fut effectuée concernant l'élimination de ce bruit de fond via l'identification et la discrimination des électrons dont la charge est mal identifiée. Une analyse multi-variée se servant d'une méthode d'apprentissage par arbres de décision, basée sur les caractéristiques distinctives de ces électrons, montra qu'il était possible de conserver un haut taux d'électrons bien identifiés (95%) tout en rejetant la grande majorité des électrons possédant une charge mal identifiée (90-93%). / Since the Standard Model only explains about 5% of our universe and leaves us with a lot of open questions in fundamental particle physics, a new theory called Supersymmetry is studied as a complementary model to the Standard Model. A search for Supersymmetry with the ATLAS detector and using final states with same-sign leptons or three leptons is presented in this master thesis. The data used for this analysis were produced in 2015 by the Large Hadron Collider (LHC) using proton-proton collisions at 13 TeV of center-of-mass energy. No excess was found above the Standard Model expectations but we were able to set new limits on the mass of some supersymmetric particles. This thesis describes in detail the topic of the electron charge-flip background, which arises when the electric charge of an electron is mis-measured by the ATLAS detector. This is an important background to take into account when searching for Supersymmetry with same-sign leptons. The extraction of charge-flip probabilities, which is needed to determine the number of charge-flip events among our same-sign selection, was performed and found to vary from less than a percent to 8-9% depending on the transverse momentum and the pseudorapidity of the electron. The last part of this thesis consists in a study for the potential of rejection of charge-flip electrons. It was performed by identifying and discriminating those electrons based on a multi-variate analysis with a boosted decision tree method using distinctive properties of charge-flip electrons. It was found that we can reject the wide majority of mis-measured electrons (90-93%) while keeping a very high level of efficiency for well-measured ones (95%).

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Le sujet de la présente étude est la violence scolaire, phénomène complexe et polysémique qui préoccupe légitimement le monde de l’éducation depuis plus de trente ans. À partir des analyses factorielles exploratoires, analyses de variance factorielle et finalement analyses multivariées de covariance, cette recherche vise plus précisément à dégager la relation entre le climat scolaire, le contexte scolaire et les différents rôles adoptés par les élèves du niveau secondaire lors d’une situation de violence scolaire. Les données de la présente étude ont été collectées par Michel Janosz et son équipe pendant l’année 2010, dans quatre établissements éducatifs provenant d’une commission scolaire de la grande région de Montréal. L’échantillon de départ est composé de 1750 élèves qui fréquentent des classes ordinaires et spéciales du premier et deuxième cycle du secondaire âgés entre 10 et 18 ans. Pour fins d’analyse, deux petites écoles ainsi que les classes spéciales ont été retirées. Il demeure donc 1551 élèves dans l’échantillon initial analysé. Les résultats des analyses permettent de constater d’une part, la relation significative existante entre les dimensions du climat scolaire et l’adoption des différents rôles lors d’une situation de violence scolaire, les climats d’appartenance et de sécurité étant les plus importants, et d’autre part d’observer des différences dans les perceptions que les élèves ont de la violence scolaire selon le niveau et selon l’école. / The present study pertains to a complex and polysemic phenomenon that has preoccupied people working in the field of education since at least thirty years, that is, school violence. Using factor analysis, analysis of variance and multivariate analysis of covariance, this research aims at exploring specifically the relationship between school climate, school context and the various roles adopted by students at the high school level when they face a situation in which school violence in present. Data for this study were collected by Michel Janosz and his team in 2010, within four schools, all in the same school board of the Montreal region. The original sample comprises 1750 students who attend both standard special classes, between 10 and 18 years of age. The analyses presented are based on a reduced sample where the special classes and the two small schools have been withdrawn. Therefore, the answers from 1551 student s are used. The results show that first, there is a significant relationship between the various dimensions of school climate and the different roles adopted by students facing a situation in which violence is present, perceptions of belonging and of security being the most important. Second, all things being equal, there are significant difference between schools, and school levels.

L'imagerie cérébrale connaît un intérêt grandissant, en tant que phénotype intermédiaire, dans la compréhension du chemin complexe qui relie les gènes à un phénotype comportemental ou clinique. Dans ce contexte, un premier objectif est de proposer des méthodes capables d'identifier la part de variabilité génétique qui explique une certaine part de la variabilité observée en neuroimagerie. Les approches univariées classiques ignorent les effets conjoints qui peuvent exister entre plusieurs gènes ou les covariations potentielles entre régions cérébrales.Notre première contribution a été de chercher à améliorer la sensibilité de l'approche univariée en tirant avantage de la nature multivariée des données génétiques, au niveau local. En effet, nous adaptons l'inférence au niveau du cluster en neuroimagerie à des données de polymorphismes d'un seul nucléotide (SNP), en cherchant des clusters 1D de SNPs adjacents associés à un même phénotype d'imagerie. Ensuite, nous prolongeons cette idée et combinons les clusters de voxels avec les clusters de SNPs, en utilisant un test simple au niveau du "cluster 4D", qui détecte conjointement des régions cérébrale et génomique fortement associées. Nous obtenons des résultats préliminaires prometteurs, tant sur données simulées que sur données réelles.Notre deuxième contribution a été d'utiliser des méthodes multivariées exploratoires pour améliorer la puissance de détection des études d'imagerie génétique, en modélisant la nature multivariée potentielle des associations, à plus longue échelle, tant du point de vue de l'imagerie que de la génétique. La régression Partial Least Squares et l'analyse canonique ont été récemment proposées pour l'analyse de données génétiques et transcriptomiques. Nous proposons ici de transposer cette idée à l'analyse de données de génétique et d'imagerie. De plus, nous étudions différentes stratégies de régularisation et de réduction de dimension, combinées avec la PLS ou l'analyse canonique, afin de faire face au phénomène de sur-apprentissage dû aux très grandes dimensions des données. Nous proposons une étude comparative de ces différentes stratégies, sur des données simulées et des données réelles d'IRM fonctionnelle et de SNPs. Le filtrage univarié semble nécessaire. Cependant, c'est la combinaison du filtrage univarié et de la PLS régularisée L1 qui permet de détecter une association généralisable et significative sur les données réelles, ce qui suggère que la découverte d'associations en imagerie génétique nécessite une approche multivariée. / Brain imaging is increasingly recognised as an interesting intermediate phenotype to understand the complex path between genetics and behavioural or clinical phenotypes. In this context, a first goal is to propose methods to identify the part of genetic variability that explains some neuroimaging variability. Classical univariate approaches often ignore the potential joint effects that may exist between genes or the potential covariations between brain regions. Our first contribution is to improve the sensitivity of the univariate approach by taking advantage of the multivariate nature of the genetic data in a local way. Indeed, we adapt cluster-inference techniques from neuroimaging to Single Nucleotide Polymorphism (SNP) data, by looking for 1D clusters of adjacent SNPs associated with the same imaging phenotype. Then, we push further the concept of clusters and we combined voxel clusters and SNP clusters, by using a simple 4D cluster test that detects conjointly brain and genome regions with high associations. We obtain promising preliminary results on both simulated and real datasets .Our second contribution is to investigate exploratory multivariate methods to increase the detection power of imaging genetics studies, by accounting for the potential multivariate nature of the associations, at a longer range, on both the imaging and the genetics sides. Recently, Partial Least Squares (PLS) regression or Canonical Correlation Analysis (CCA) have been proposed to analyse genetic and transcriptomic data. Here, we propose to transpose this idea to the genetics vs. imaging context. Moreover, we investigate the use of different strategies of regularisation and dimension reduction techniques combined with PLS or CCA, to face the overfitting issues due to the very high dimensionality of the data. We propose a comparison study of the different strategies on both a simulated dataset and a real fMRI and SNP dataset. Univariate selection appears to be necessary to reduce the dimensionality. However, the generalisable and significant association uncovered on the real dataset by the two-step approach combining univariate filtering and L1-regularised PLS suggests that discovering meaningful imaging genetics associations calls for a multivariate approach.

On construit un test d'ajustement de la normalité<br />pour les innovations d'un modèle ARMA(p,q) de tendance et moyenne<br />connues, basé sur l'approche du test lisse dépendant des<br />données et simple à appliquer. Une vaste étude de simulation<br />est menée pour étudier ce test pour des<br />tailles échantillonnales modérées. Notre approche<br />est en général plus puissante que les tests existants. Le niveau est<br />tenu sur la majeure partie de l'espace paramétrique. Cela est en accord avec les résultats<br />théoriques montrant la supériorité de l'approche du test lisse<br />dépendant des données dans des contextes similaires.<br /><br />Un test d'indépendance (ou d'indépendance sérielle) semi-paramétrique entre des sous-vecteurs de loi normale est proposé, mais sans<br />supposer la normalité jointe de ces marginales. La statistique de test<br />est une fonctionnelle de type Cramér-von Mises d'un processus défini à<br />partir de la fonction caractéristique empirique. Ce processus est<br />défini de façon similaire à celui de Ghoudi et al. (2001) construit à<br />partir de la fonction de répartition empirique et utilisé pour tester<br />l'indépendance entre des marginales univariées. La statistique de test<br />peut être représentée comme une V-statistique. Il est convergent pour<br />détecter toute forme de dépendance. La convergence faible du processus<br />est établie. La distribution asymptotique des fonctionnelles de<br />Cramér-von Mises est approchée par la méthode de Cornish-Fisher au<br />moyen d'une formule de récurrence pour les cumulants et par le<br />calcul numérique des valeurs propres dans la formule d'inversion. La<br />statistique de test est comparée avec celle de Wilks pour <br />l'hypothèse paramétrique d'indépendance dans le modèle MANOVA à<br />un facteur avec effets aléatoires.