La confidentialité des données est devenue primordiale en statistique. Une méthode souvent utilisée pour diminuer le risque de réidentification est la génération de jeux de données partiellement synthétiques. On explique le concept de jeux de données synthétiques, et on décrit une méthode basée sur les forêts aléatoires pour traiter les variables catégoriques. On s’intéresse à la formule qui permet de faire de l’inférence avec plusieurs jeux synthétiques. On montre que l’ordre des variables à synthétiser a un impact sur l’estimation de la variance des estimateurs. On propose une variante de l’algorithme inspirée du concept de confidentialité différentielle. On montre que dans ce cas, on ne peut estimer adéquatement ni un coefficient de régression, ni sa variance. On montre l’impact de l’utilisation de jeux synthétiques sur des modèles d’équations structurelles. On conclut que les jeux synthétiques ne changent pratiquement pas les coefficients entre les variables latentes et les variables mesurées. / Confidential data are very common in statistics nowadays. One way to treat them is to create partially synthetic datasets for data sharing. We will present an algorithm based on random forest to generate such datasets for categorical variables. We are interested by the formula used to make inference from multiple synthetic dataset. We show that the order of the synthesis has an impact on the estimation of the variance with the formula. We propose a variant of the algorithm inspired by differential privacy, and show that we are then not able to estimate a regression coefficient nor its variance. We show the impact of synthetic datasets on structural equations modeling. One conclusion is that the synthetic dataset does not really affect the coefficients between latent variables and measured variables.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/25935 |
| Date | 23 April 2018 |
| Creators | Caron, Maxime |
| Contributors | Charest, Anne-Sophie |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | mémoire de maîtrise, COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Format | 1 ressource en ligne (xiii, 176 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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