L’objectif de ce mémoire est de mieux comprendre comment les agents résument une distribution de probabilité en un point. Nous proposons une approche expérimentale permettant d’observer la relation entre les prédictions des agents pour la réalisation future d’une variable aléatoire et la distribution de probabilité objective de cette variable. Pour ce faire, nous avons créé et conduit une experience durant laquelle nous montrons à nos sujets différentes distributions de probabilités pour des variables aléatoires. Leur tâche est de résumer ces distributions en une prédiction pour la réalisation suivante de la variable aléatoire considérée. Nous analysons les données receuillies lors de cette experience afin de verifier la pertinence de celles-ci. Nous montrons que la base de données produite contient des informations pertinentes concernant le lien entre prediction et distribution de probabilité. Par la suite, nous tentons d’établir une relation dirècte entre les prédictions rapportées et les percentiles des distributions de probabilité. Nous trouvons que 32% de nos sujets rapportent une prédiction contenue dans l’intervalle de percentile [40 ; 68] pour au moins 50% des distributions. Toutefois, cette relation semble avoir un pouvoir explicatif relativement faible. Mots clefs : Prédiction - Distribution de Probabilité - Croyances - Prise de Décision Face au Risque - Règles de Score Propres - Methode Expérimentale / The objective of this thesis is to better understand how people summarize their subjective distributions when asked for point predictions. We propose an experimental approach to investigate the relationship between point predictions reported by agents for the realization of a random variable and its objectively known probability distribution. We designed and conducted an experiment in which we were showing to our subjects the distributions for a random variable and asked them to report a point summarizing their beliefs for the next realization. We conduct a descriptive analysis to verify whether the data we collected in our experiment are pertinent. We then investigate whether percentiles of the distribution could be an explanation for our subjects’ point predictions. We find that the distributions have an influence on the predictions and that 32% of the subjects report predictions corresponding to a percentile included in the range [40; 68] for more than 50% of the distributions. Consequently, we can see that the database must contain relevant information as to how the subjects summarize distributions into point predictions but percentiles only seem to be a weak explanatory factor for the relationship between distributions and point predictions. Keywords: Point predictions - Probability distribution - Beliefs - Decision making under risk - Proper Scoring Rules - Experimental method
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/24648 |
| Date | 19 April 2018 |
| Creators | Pierrot, Thibaud |
| Contributors | Kröger, Sabine, Bellemare, Charles |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | mémoire de maîtrise, COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Format | 1 ressource en ligne (77 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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