Relevant bibliographies by topics / Estimation de fonction

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  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
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  4. Book chapters
  5. Conference papers
  6. Reports

Academic literature on the topic 'Estimation de fonction'

Author: Grafiati
Published: 19 October 2024

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Journal articles on the topic "Estimation de fonction"

1

Maza, Elie. "Estimation de l'espérance structurelle d'une fonction aléatoire." Comptes Rendus Mathematique 343, no. 8 (October 2006): 551–54. http://dx.doi.org/10.1016/j.crma.2006.09.022.

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2

Faucher, D., P. F. Rasmussen, and B. Bobée. "Estimation non paramétrique des quantiles de crue par la méthode des noyaux." Revue des sciences de l'eau 15, no. 2 (April 12, 2005): 515–41. http://dx.doi.org/10.7202/705467ar.

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Abstract:
La détermination du débit de crue d'une période de retour donnée nécessite l'estimation de la distribution des crues annuelles. L'utilisation des distributions non paramétriques - comme alternative aux lois statistiques - est examinée dans cet ouvrage. Le principal défi dans l'estimation par la méthode des noyaux réside dans le calcul du paramètre qui détermine le degré de lissage de la densité non paramétrique. Nous avons comparé plusieurs méthodes et avons retenu la méthode plug-in et la méthode des moindres carrés avec validation croisée comme les plus prometteuses. Plusieurs conclusions intéressantes ont été tirées de cette étude. Entre autres, pour l'estimation des quantiles de crue, il semble préférable de considérer des estimateurs basés directement sur la fonction de distribution plutôt que sur la fonction de densité. Une comparaison de la méthode plug-in à l'ajustement de trois lois statistiques a permis de conclure que la méthode des noyaux représente une alternative intéressante aux méthodes paramétriques traditionnelles.
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3

Gergaud, Olivier. "Estimation d'une fonction de prix hédonistiques pour le vin de Champagne." Économie & prévision 136, no. 5 (1998): 93–105. http://dx.doi.org/10.3406/ecop.1998.5940.

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4

Guilloux, Agathe. "Estimation sous biais de sélection et avec fonction de poids inconnue." Comptes Rendus Mathematique 342, no. 4 (February 2006): 275–78. http://dx.doi.org/10.1016/j.crma.2005.11.016.

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5

Gayant, Jean-Pascal. "Généralisation de l'espérance d'utilité en univers risqué : représentation et estimation." Revue économique 46, no. 4 (July 1, 1995): 1047–61. http://dx.doi.org/10.3917/reco.p1995.46n4.1047.

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Abstract:
Résumé Le critère classique de décision individuelle en univers risqué, l'espérance d'utilité, a été généralisé en réponse aux « paradoxes » expérimentaux. Cette généralisation équivaut à permettre aux agents de « déformer » les probabilités. On montre que la décision d'un agent fidèle au critère généralisé peut être repré­sentée à l'aide d'un diagramme apte à illustrer des applications économiques. En outre, une estimation de la fonction de déformation des probabilités est menée auprès d'un échantillon d'agents.
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6

NICOLAS, JEAN-LOUIS. "VALEURS IMPAIRES DE LA FONCTION DE PARTITION p(n)." International Journal of Number Theory 02, no. 04 (December 2006): 469–87. http://dx.doi.org/10.1142/s179304210600067x.

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Abstract:
Let p(n) denote the number of partitions of n, and for i = 0 (resp. 1), Ai(x) denote the number of n ≤ x such that p(n) is even (resp. odd). In this paper, it is proved that for some constant K > 0, [Formula: see text] holds for x large enough. This estimation slightly improves a preceding result of S. Ahlgren who obtained the above lower bound for K = 0. Let [Formula: see text] and [Formula: see text]; the main tool is a result of J.-P. Serre about the distribution of odd values of τk(n). Effective lower bounds for A0(x) and A1(x) are also given.
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7

Maillard, Nicolas, Pierre Delanaye, and Christophe Mariat. "Exploration de la fonction glomérulaire rénale : estimation du débit de filtration glomérulaire." Néphrologie & Thérapeutique 11, no. 1 (February 2015): 54–67. http://dx.doi.org/10.1016/j.nephro.2015.01.002.

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8

Demongeot, Jacques, Ali Laksaci, Amina Naceri, and Mustapha Rachdi. "Estimation locale linéaire de la fonction de régression pour des variables hilbertiennes." Comptes Rendus Mathematique 354, no. 8 (August 2016): 847–50. http://dx.doi.org/10.1016/j.crma.2016.05.017.

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9

Cilla, Francesco, Ilaria Sabione, Menno Pruijm, Marc Humbert, and Patrizia D’Amelio. "Estimation de la fonction rénale chez la personne âgée : quelle formule utiliser ?" Revue Médicale Suisse 19, no. 848 (2023): 2066–71. http://dx.doi.org/10.53738/revmed.2023.19.848.2066.

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10

Petey, Joël. "Les déterminants du risque d'insolvabilité dans l'industrie bancaire. Une approche en termes de frontière de production." Recherches économiques de Louvain 70, no. 4 (2004): 401–24. http://dx.doi.org/10.1017/s0770451800006102.

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Abstract:
RésuméLe risque d'insolvabilité d'une institution financière résulte de ses choix d'investissement, de financement et de capitalisation. Cet article propose une application à l'industrie bancaire française d'une méthodologie développée par Hughes et Moon (1996) permettant une estimation jointe de l'espérance de profit et de sa variance à partir d'une fonction de dépense dérivée du Système Presque Idéal de Demande. En considérant le risque comme l'input unique du processus de production du profit, on construit une frontière rendement risque de l'industrie bancaire à partir de laquelle sont calculés des scores d'efficience selon la méthode DEA. Bien que le risque de l'actif apparaisse comme une fonction croissante de la capitalisation, le risque d'insolvabilité est décroissant dans la capitalisation. L'effet de la taille se traduit essentiellement par un risque de crédit accru pour les grandes banques relativement spécialisées sur ce segment d'activité.
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Dissertations / Theses on the topic "Estimation de fonction"

1

Gardes, Laurent. "Estimation d'une fonction quantile extrême." Phd thesis, Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2003. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00005185.

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Abstract:
L'objectif de ce travail est l'estimation d'une fonction quantile extrême. Nous considérons n couples de variables aléatoires indépendants et de même loi qu'un couple (X,Y) à support borné du plan. Notre but est d'estimer le quantile extrême (i.e. d'ordre inférieur à 1/n) de la fonction de répartition conditionnelle de Y sachant que X=x. La fonction de x ainsi définie est appelée fonction quantile extrême. Pour ce faire, nous introduisons au préalable un estimateur de l'indice de valeur extreme et nous en déduisons un estimateur de quantile extrême. Ces estimateurs ont la particularité de n'utiliser uniquement l'information apportée par des nombres de points qui dépassent des seuils aléatoires. Nous établissons la consistance faible des estimateurs et nous étudions leurs comportements sur quelques simulations.
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2

AKOUCHE, MAHIEDINE. "Estimation de la fonction caracteristique." Paris 6, 1993. http://www.theses.fr/1993PA066005.

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Abstract:
Nous donnons un rappel des principaux resultats de convergence de la fonction caracteristique empirique. Nous etablissons une borne superieure pour la distribution limite du maximum du processus caracteristique empirique sur un intervalle fixe. Nous etablissons de meme une borne superieure et inferieure pour la distribution limite citee ci-dessus sur intervalle ou les bornes dependent de n. Nous determinons les vitesses de convergence uniforme dans quelques cas particuliers de lois stables, loi de cauchy, loi normale sur un intervalle fixe, pour les lois stables symetriques sur un voisinage de zero. On considere un autre estimateur, la transformee de fourier de l'estimateur de la densite de parzen-rosenblatt. Nous determinons la fenetre optimale au sens de la moyenne quadratique pour une certaine classe de fonctions caracteristiques, puis nous cherchons la fenetre optimale au sens de wmise (moyenne de l'erreur quadratique integree affectee d'une fonction poids). Nous determinons un estimateur par la methode auto-adaptative, pour cet estimateur nous faisons une etude de simulations. Nous cherchons la fenetre optimale en utilisant une methode pseudo-parametrique (rule of thumb). Nous calculons l'expression exacte du wmise dans le cas d'une loi normale. Par la suite on etablit un resultat semblable a celui de feuerverger et mureika (theoreme 1. 9 19//). On determine une vitesse de convergence uniforme de notre estimateur. Nous etablissons enfin la normalite asymptotique de notre estimateur. La derniere partie est consacree a une etude de simulations, et a quelques illustrations graphiques
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3

Birichinaga, Edurne. "Estimation spline de la moyenne d'une fonction aléatoire." Pau, 1987. http://www.theses.fr/1987PAUU3021.

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Abstract:
Estismation de la moyenne M(T) d'un processus stochastique réel du second ordre, à partir d'un échantillon observé à un nombre fini d'instants d'un intervalle borné de la droite réelle. Le processus est à trajectoires dans l'espace des fonctions réelles de carré intégrable et la moyenne M est supposée appartenir à un espace de Sobolev. Dans ces conditions, il semble naturel d'estimer par des fonctions spline. Trois estimateurs sont proposés et etudiés : fonction spline d'interpolation ou d'ajustement de la moyenne empirique obtenue à partir de l'échantillon et fonction spline dans un ensemble convexe construit à partir d'intervalles de confiance de M en chaque point de discrétisation. Dans le 1er chapitre, après quelques généralités, on s'intéresse aux conditions d'existence et d'unicité de ces estimateurs; cette étude est spécifique dans le cas des fonctions spline d'ajustement car la métrique considérée tient compte de la variance empirique du processus en chaque instant de discrétisation et n'est donc pas la métrique classique. Puis on démontre que, sous des hypothèses convenables, chacun des trois estimateurs proposes converge presque sûrement vers la moyenne M du processus dans l'espace de Sobolev considéré. Les trois méthodes d'estimation proposées ont été programmées et testées sur des échantillons issus de simulations de processus de naissance et de mort. Les résultats de cette étude numérique sont exposés et comparés dans le second chapitre. Le 3ème chapitre est l'application de ces méthodes d'estimation spline à l'analyse en composantes principales d'une fonction aléatoire du second ordre et de moyenne inconnue M. On démontre alors la convergence uniforme presque sure des analyses obtenues par estimation de M vers l'analyse en composantes principales exacte de la fonction aléatoire considérée.
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4

Birichinaga, Edurne. "Estimation spline de la moyenne d'une fonction aléatoire." Grenoble 2 : ANRT, 1987. http://catalogue.bnf.fr/ark:/12148/cb37603023r.

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5

Turcotte, Jean-Philippe. "Estimation par densités prédictives." Mémoire, Université de Sherbrooke, 2013. http://hdl.handle.net/11143/6606.

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Abstract:
L'inférence statistique est un domaine complexe et en constante évolution. Ce mémoire traitera de l'inférence sur la fonction de densité d'une variable aléatoire. Nous partirons de plusieurs résultats connus et développerons une analyse de ces résultats dans le cadre paramétrique avec une approche bayésienne. Nous nous aventurerons aussi dans les problèmes avec espace paramétrique restreint. L'objectif du travail est de trouver les meilleurs estimateurs possibles considérant l'information a priori et l'observation de variables tirées d'une densité faisant intervenir le paramètre. Le chapitre 1 traitera de notions d'inférence bayésienne, de choix de perte évaluant la performance d'un estimateur et possédant des propriétés recherchées. Le chapitre 2 concernera l'estimation ponctuelle du paramètre. En particulier, nous aborderons l'estimateur de James-Stein et trouverons des conditions suffisantes pour la minimaxité et la dominance d'estimateurs en remarquant la forme particulière de ceux-ci. Une condition remontera même à la loi a priori utilisée. Le chapitre 3 établira des liens entre l'estimation ponctuelle et l'estimation par densité prédictive pour le cas multinormal. Des conditions seront aussi établies pour la minimaxité et la dominance. Nous comparerons nos estimateurs à l'estimateur de Bayes découlant d'une loi a priori non informative et démontrerons les résultats par des exemples. Le chapitre 4 considérera le problème dans un cadre plus général où le paramètre d'intérêt pourra être un paramètre de position ou d'échelle. Des liens entre ces deux problèmes seront énoncés et nous trouverons des conditions sur la famille de densités étudiée pour trouver des estimateurs minimax. Quelques exemples concluront cette section. Finalement, le chapitre 5 est l'intégrale de l'article déposé en collaboration avec Tatsuya Kubokawa, Éric Marchand et William E. Strawderman, concernant l'ensemble du problème étudié dans ce mémoire, à savoir l'estimation par densité prédictive dans un espace paramétrique restreint.
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6

Poulin, Nicolas. "Estimation de la fonction des quantiles pour des données tronquées." Littoral, 2006. http://www.theses.fr/2006DUNK0159.

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Abstract:
Dans le modèle de troncature à gauche, deux variables aléatoires Y et T, de fonctions de répartition respectives F et G ne sont observables que si Y ≥ T. Considérons un échantillon observé (Yi, Ti) ; 1 ≤ i ≤ n de ce couple de variables aléatoires. La fonction des quantiles de F est estimée par la fonction des quantiles de l’estimateur de Lynden-Bell (1971). Après avoir présenté les principaux résultats de la littérature dans le cadre de données indépendantes, nous considérons le cas des données α-mélangeantes. Nous établissons la convergence forte ainsi qu’une représentation forte du quantile sous la forme d’une moyenne de variables aléatoires avec un reste négligeable, ainsi que la normalité asymptotique. Pour le second travail de cette thèse, nous considérons un problème de régression de Y par une variable aléatoire explicative multi-dimensionnelle X. Nous établissons la convergence et la normalité asymptotique de la fonction de répartition conditionnelle ainsi que celles du quantile conditionnel de Y sachant X lorsque Y est tronquée. Des simulations nous ont permis de vérifier la qualité de l’estimation sur des échantillons de taille finie
In the left-truncation model, the pair of random variables Y and T with respective distribution function F and G are observed only if Y ≥ T. Let (Yi,Ti) ; 1 ≤ i ≤ n be an observed sample of this pair of random variables. The quantile function of F is estimated by the quantile function of the Lynden-Bell (1971) estimator. After giving some results of the literature in the case of independant data, we consider the α-mixing framework. We obtain strong consistency with rates, give a strong representation for the estimator of the quantile as a mean of random variables with a neglible rest and asymptotic normality. As regards the second topic of this thesis, we consider a multidimensionnal explanatory random variable X of Y which plays the role of a response. We establish strong consitency and asymptotic normality of the conditional distribution function and those of the conditional quantile function of Y given X when Y is subject to truncation. Simulations are drawn to illustrate the results for finite samples
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7

Degerine, Serge. "Fonction d'autocorrélation partielle et estimation autorégressive dans le domaine temporel." Grenoble 1, 1988. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00243761.

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Abstract:
Etude, dans un cadre probabiliste et statistique, de la fonction d'autocorrelation partielle d'un processus scalaire reel, a temps discret, stationnaire au second ordre et centre. Nous nous attachons, dans une premiere partie, a decrire de facon tres complete les differents aspects de cette fonction dans l'investigation, sur le plan probabiliste, de la structure du processus. Notre presentation est faite essentiellement dans le domaine temporel. Cependant le choix d'un langage geometrique, dans l'espace de hilbert engendre par les composantes du processus, facilite le lien avec le domaine spectral. Nous soulignons le role privilegie autoregressif. Nous considerons aussi le cas des processus vectoriels pour lesquels nous proposons la notion de fonction d'autocorrelation partielle canonique. La 2eme partie est consacree aux apports de la fonction d'autocorrelation partielle dans l'estimation de la structure temporelle du processus. La necessite de recourir a d'autres techniques que celle, usuelle, utilisant les autocorrelations empiriques se rencontre lorsque la serie observee est courte, meme en presence d'un echantillon, ou encore lorsqu'elle provient d'un modele proche de la singularite. Nous insistons sur la methode du maximum de vraisemblance, pour laquelle nous precisons les conditions d'utilisation (existence, unicite. . . ) et nous proposons, dans le cas d'un echantillon de series courtes, une methode de relaxation pour sa mise en oeuvre. Nous analysons et comparons les differentes methodes d'estimation autoregressive dans le domaine temporel et constatons les bonnes performances de celle basee sur la version empirique des autocorrelaitons partielles que nous proposons.
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8

Degerine, Serge. "Fonction d'autocorrélation partielle et estimation autorégressive dans le domaine temporel." Grenoble 2 : ANRT, 1988. http://catalogue.bnf.fr/ark:/12148/cb37613056x.

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9

Degerine, Serge Le Breton Alain Van Cutsem Bernard. "Fonction d'autocorrélation partielle et estimation autorégressive dans le domaine temporel." S.l. : Université Grenoble 1, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00243761.

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10

Nembé, Jocelyn. "Estimation de la fonction d'intensité d'un processus ponctuel par complexité minimale." Phd thesis, Université Joseph Fourier (Grenoble), 1996. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00346118.

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Abstract:
Soit un processus ponctuel observé sur un intervalle de temps fini, et admettant une intensité stochastique conforme au modèle de Aalen. La fonction d'intensité du processus est estimée à partir d'un échantillon indépendant et identiquement distribué de paires constituées par la réalisation du processus ponctuel et du processus prévisible associé, par la minimisation d'un critère qui représente la longueur d'un code variable pour les données observées. L'estimateur de complexité minimale est la fonction minimisant ce critère dans une famille de fonctions candidates. Un choix judicieux des fonctions de complexité permet de définir ainsi des codes universels pour des réalisations de processus ponctuels. Les estimateurs de la fonction d'intensité obtenus par minimisation de ce critère sont presque-sûrement consistants au sens de l'entropie, et au sens de la distance de Hellinger pour des fonctions de complexité satisfaisant l'inégalité de Kraft. L'étude des vitesses de convergence pour la distance de Hellinger, montre qu'elles sont majorées par celle de la redondance du code. Ces vitesses, sont précisées dans le cas des familles de fonctions trigonométriques, polynomiales et splines. Dans le cas particulier des processus de Poisson et des modèles de durées de vie avec censure, les mêmes vitesses de convergence sont obtenues pour des distances plus fortes. D'autres propriétés de l'estimateur sont présentées, notamment la découverte exacte de la fonction inconnue dans certains cas, et la normalité asymptotique. Des suites de tests exponentiels consistants sont également étudiées. Le comportement numérique de l'estimateur est analysé à travers des simulations dans le cas des modèles de durées de vie avec censure
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Books on the topic "Estimation de fonction"

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Mohamed, Zain-Eddine. Etude économétrique de la fonction d'investissement: Estimation d'un modèle à plusieurs régimes sur données sectorielles. Grenoble: A.N.R.T. Université Pierre Mendès France Grenoble 2, 1987.

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2

Heyer, Eric. Durées d'utilisation des facteurs et fonction de production: Une estimation par la méthode des moments généralisés en système. [Ottawa]: Banque du Canada, 2004.

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3

Ayadi, Mohamed. Spécification, estimation et comparaison de systèmes de fonctions de demande: Une étude de la demande des produits agro-alimentaires en Tunisie. Grenoble: A.N.R.T, Université Pierre Mendes France (Grenoble II), 1986.

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4

K, Kar S., ed. Continuous time dynamical systems: State estimation and optimal control with orthogonal functions. Boca Raton: CRC Press, 2013.

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5

Ontario. Esquisse de cours 12e année: Fonctions avancées et introduction au calcul différentiel mcb4u cours préuniversitaire. Vanier, Ont: CFORP, 2002.

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6

Ontario. Esquisse de cours 12e année: Sciences de l'activité physique pse4u cours préuniversitaire. Vanier, Ont: CFORP, 2002.

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7

Ontario. Esquisse de cours 12e année: Technologie de l'information en affaires btx4e cours préemploi. Vanier, Ont: CFORP, 2002.

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8

Ontario. Esquisse de cours 12e année: Études informatiques ics4m cours préuniversitaire. Vanier, Ont: CFORP, 2002.

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9

Ontario. Esquisse de cours 12e année: Mathématiques de la technologie au collège mct4c cours précollégial. Vanier, Ont: CFORP, 2002.

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10

Ontario. Esquisse de cours 12e année: Sciences snc4m cours préuniversitaire. Vanier, Ont: CFORP, 2002.

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Book chapters on the topic "Estimation de fonction"

1

Monestiez, P., R. Habib, and J. M. Audergon. "Estimation de la Covariance et du Variogramme Pour une Fonction Aleatoire a Support Arborescent : Application a L’etude des Arbres Fruitiers." In Geostatistics, 39–56. Dordrecht: Springer Netherlands, 1989. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-015-6844-9_3.

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2

"1 Résolution du δ avec estimations holdériennes dans les ouverts strictement convexes." In Théorie des fonctions holomorphes de plusieurs variables, 144–52. EDP Sciences, 1997. http://dx.doi.org/10.1051/978-2-86883-379-2.c037.

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3

"6 Formule intégrale pour résoudre le δ avec estimation holdérienne dans les domaines strictement pseudoconvexes." In Théorie des fonctions holomorphes de plusieurs variables, 163–70. EDP Sciences, 1997. http://dx.doi.org/10.1051/978-2-86883-379-2.c042.

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4

Artus, Patrick, and Claude Peyroux. "Production functions with the energy factor: estimations for the major OECD countries* *Originally published as “Fonctions de production avec facteur energie: estimations pour les grands pays de l'OCDE,” Annales de l'INSEE 44:3–39, 1981." In Contributions to Economic Analysis, 175–209. Elsevier, 1990. http://dx.doi.org/10.1016/b978-0-444-88105-2.50013-8.

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Conference papers on the topic "Estimation de fonction"

1

Lefort, Claire, Mathieu Chalvidal, Alexis Parenté, Véronique BLANQUET, Henri Massias, Laetitia MAGNOL, and Emilie Chouzenoux. "Imagerie 3D par microscopie multiphotonique appliquée aux sciences du vivant : la chaine instrumentale et computationnelle FAMOUS." In Les journées de l'interdisciplinarité 2022. Limoges: Université de Limoges, 2022. http://dx.doi.org/10.25965/lji.221.

Full text
Abstract:
Nous présentons une nouvelle stratégie instrumentale et computationnelle appelée FAMOUS (pour fast algorithm for three-dimensional (3D) multiphoton microscopy of biomedical structures) basée sur une approche de microscopie multiphotonique assistée par calcul. Le but est l’amélioration visuelle des images d'échantillons biologiques épais offrant ainsi un nouveau point de vue sur les structures biologiques. L'approche de post-traitement repose sur un algorithme de restauration d'image régularisé, alimenté par une estimation 3D précise de la fonction d'étalement du point (Point Spread Function en anglais, PSF) de l'instrument sur toute la profondeur des structures. Cette dernière étape revient à mesurer, grâce à un algorithme d'ajustement de modèle avancé, les distorsions variant en profondeur de l'image résultant de la combinaison entre la contribution instrumentale et les hétérogénéités du milieu. Les performances du pipeline FAMOUS sont évaluées pour un milieu hétérogène constitué d’un muscle entier de souris. La génération de seconde harmonique (SHG), émise par l'assemblage des chaines de myosine du muscle est enregistrée. Les artefacts optiques issus de la chaîne d'acquisition incluant des hétérogénéités dans les 3 dimensions sont estimés avec les spécificités propres à l’échantillon puis retirées numériquement. Des images brutes et restaurées sur 5 µm de l’ultrastructure fine du muscle illustrent la robustesse du pipeline FAMOUS.
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Reports on the topic "Estimation de fonction"

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Ammi, Mehdi, Raphael Langevin, Emmanuelle Arpin, and Erin C. Strumpf. Effets de la pandémie de COVID-19 sur la réallocation des dépenses de santé publique par fonction : estimation de court terme et analyse prédictive contrefactuelle. CIRANO, June 2024. http://dx.doi.org/10.54932/lslr2977.

Full text
Abstract:
Les crises épidémiologiques comme celle de la pandémie de COVID-19 affectent les systèmes de santé dans de multiples dimensions. Au Québec comme ailleurs, ce genre d'événement majeur peut avoir influencé non seulement les dépenses totales en santé publique, mais aussi leur répartition entre les différentes fonctions de santé publique. Il est donc primordial de mieux comprendre les décisions et arbitrages dans l’allocation des dépenses entre les grandes fonctions de santé publique et aussi mieux comprendre les conséquences des choix qui sont faits. Ce rapport permet précisément d’améliorer notre compréhension de ces questions. Les analyses s’appuient sur des approches économétriques complexes et sur plusieurs sources de données de santé populationnelle, démographiques et socioéconomiques, et sur des données épidémiologiques de la COVID-19 par région et provenant du jeu de données ouvertes disponibles du Partenariat Données Québec et de l’INSPQ. Les auteurs montrent que la pandémie a conduit à une réallocation des sommes en privilégiant certains postes de dépenses aux dépens d'autres. Les dépenses en surveillance de la santé des populations, en promotion de la santé, en prévention des maladies et celles pour la lutte aux Infections transmissibles sexuellement et par le sang (ITSS) ont toutes baissé comparativement aux prévisions de ce qu’auraient été les dépenses dans ces catégories en l’absence de pandémie. Les auteurs suggèrent que la réduction des dépenses en promotion des saines habitudes de vie et en bonne santé mentale, lesquelles font partie des actions de promotion de la santé et de la prévention des maladies, pourrait avoir entrainé des effets délétères sur la santé des populations.
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