Québec Université Laval, Bibliothèque 2019

Thesis (M.A.)--Miami University, Dept. of French and Italian, 2009. / Title from first page of PDF document. Includes bibliographical references (p. 34-40).

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Le théâtre, surtout depuis les années 1970, tend à redéfinir les rôles dévolus à ses artisans. Le Québec ne fait pas exception, et le présent mémoire s'intéresse à l'auteur dramatique qui, suite à l'apparition des collectifs de création, a vu son rôle remis en question et décentralisé. La scène se déclarait soudainement apte à pallier le manque de texte, amenant ainsi la théâtralité à se chercher ailleurs que dans l'écriture dramatique. Or, nous assistons depuis quelques années à un retour de l'auteur au sein des collectifs de création qui font de plus en plus appel à lui et l'invite en salle de répétition. C'est de cet auteur dont il sera question; cet auteur invité à fréquenter la création collective et l'improvisation, qui a dû réinventer sa façon de travailler. Nous proposons deux cas de figure rendant compte de deux types de pratiques. D'abord Michel Nadeau, metteur en scène et auteur s'étant servi de la création collective pour l'écriture de la pièce BUREAUtopsie; puis Daniel Meilleur et Normand Canac-Marquis, qui ont tous deux travaillé sur Mémoire Vive, le premier ayant fait appel à l'autre après plus d'un an d'atelier de création. La réflexion, fondée sur les entretiens réalisés auprès des trois créateurs, fera état d'un auteur dramatique devant faire preuve de souplesse mais surtout, devant se réinventer selon chaque contexte de création.

再發事件資料常見於醫學、工業、財經、社會等等領域中，對再發資料分析研究時，我們往往無法確知再發事件發生的時間或是發生次數的分配。因此，本論文探討的是分析再發事件的無母數方法，包括Nelson提出的平均累積函數(mean cumulative function)估計量，及Wang、Chiang與Huang介紹的發生率(occurrence rate)之核函數(kernel function)估計量。 就平均累積函數估計量來說，藉由Nelson導出的變異數及自然(naive)變異數，可分別求得平均累積函數的區間估計。本文利用靴環法(bootstrap)計算出平均累積函數在不同時點的變異數，再與Nelson變異數及自然變異數比較，結果顯示Nelson變異數與靴環法算出的變異數較接近。因此，應依據Nelson變異數建構出事件發生累積次數之漸近信賴區間。 本論文亦介紹了兩個或多個母體的平均累積函數的比較方法，包含固定時點之比較與整條曲線之比較。在固定時點之下，比較方法分別為平均累積函數成對差異之漸近信賴區間及靴環信賴區間、變異數分析比較法，與排列檢定法；而整條曲線比較方法包含：類似 統計量、Lawless-Nadeau檢定。這些方法應用在本論文所採之實證資料時，所得到的檢定結論是一致的。 / Recurrent event data arise in many fields, such as medicine, industry, economics, social sciences and so on. When studying recurrent event data, we usually don’t know the exact joint or marginal distributions of the occurrence times or the number of events over time. So, in this article we talk about some nonparametric methods, such as the mean cumulative function (MCF) discussed by Nelson, and kernel estimation of the rate function introduced by Wang, Chiang and Huang. As to the estimator of MCF, we can compute the confidence interval by Nelson’s variance and naive variance. We use bootstrap method to compare the performance of Nelson variance of the estimated MCF and naive variance of the estimated MCF. The results show that Nelson variance is better than naive variance, so we should construct the confidence limits for the MCF by Nelson’s variance except when only grouped data are available. We also introduce methods for comparing MCFs, including pointwise comparison of MCFs and comparison of entire MCFs. Methods for pointwise comparing MCFs include approximate confidence limits for difference between two MCFs, analysis-of-variance comparison, permutation test, and bootstrap’s confidence limits for difference between two MCFs. Methods for comparing entire MCFs include a statistic like Hoetelling’s , and Lawless-Nadeau test. Finally, all approaches are employed to analyze a real data, and the conclusions concordance with each other.