. . . "Statistical inference in DEA models with quasi-fixed inputs, theoretical development and application to the tunisian education sector" . "L'induction statistique dans le mod\u00E8le DEA avec inputs quasi-fixes, d\u00E9veloppements th\u00E9oriques et une application au secteur de l'\u00E9ducation tunisien" . "Text" . "L'induction statistique dans le mod\u00E8le DEA avec inputs quasi-fixes, d\u00E9veloppements th\u00E9oriques et une application au secteur de l'\u00E9ducation tunisien" . . . . "DEA, M\u00E9thode" . . "Malmquist, Indice de" . "Efficacit\u00E9 de l'organisation -- \u00C9valuation -- M\u00E9thodes statistiques" . "2007" . . . "Bootstrap (statistique)" . "Qualit\u00E9 de l'enseignement -- \u00C9tudes de cas -- Tunisie" . . . . . . "L'objet de notre th\u00E8se est l'analyse de l'efficacit\u00E9 et de la productivit\u00E9 des organisations dans un contexte multivari\u00E9. En particulier, notre th\u00E8se s'inscrit dans la lign\u00E9e des travaux qui cherchent \u00E0 d\u00E9velopper les assises statistiques des estimateurs non param\u00E9triques des fronti\u00E8res d'efficacit\u00E9 de type Data Envelopment Analysis (DEA). Ainsi, nous nous int\u00E9ressons aux propri\u00E9t\u00E9s statistiques de cet estimateur, notamment celles de la convergence et du biais. D'autant plus, la distribution d'\u00E9chantillonnage pour cet estimateur fait aussi l'objet de notre \u00E9tude ; et ce afin d'utiliser les techniques de l'inf\u00E9rence statistique dans l'analyse de l'efficacit\u00E9 et de la productivit\u00E9. Dans notre analyse, nous distinguons entre les inputs contr\u00F4lables et les inputs quasi-fixes ou non discr\u00E9tionnaires. Ces derniers entrent d\u00E9sormais, dans le processus de production de l'organisation sans \u00EAtre pourtant sous son contr\u00F4le. Pour mener notre \u00E9tude, nous d\u00E9finissons un mod\u00E8le statistique permettant la caract\u00E9risation du Processus G\u00E9n\u00E9rateur des Donn\u00E9es (PGD) ; et nous utilisons la m\u00E9thode du noyau pour construire un estimateur convergent de ce processus. En se basant sur cet estimateur, nous utilisons la m\u00E9thodologie bootstrap pour corriger le biais des estimateurs des scores d'efficacit\u00E9, construire des intervalles de confiance et d\u00E9velopper un probl\u00E8me de test d'hypoth\u00E8ses statistiques concernant la nature des rendements d'\u00E9chelle des organisations. Nous \u00E9tudions ensuite la variation de l'efficacit\u00E9 dans un mod\u00E8le complet de variation de la productivit\u00E9. Cette \u00E9tude est men\u00E9e en utilisant l'indice de productivit\u00E9 de Malmquist. Ce dernier est estim\u00E9 par la m\u00E9thode DEA avec inputs quasi-fixes. Pour \u00E9valuer la pr\u00E9cision statistique des estimateurs, nous d\u00E9finissons un mod\u00E8le statistique intertemporel permettant la caract\u00E9risation du Processus G\u00E9n\u00E9rateur des Donn\u00E9es Intertemporel (PGDI) ; et d'utiliser ainsi la m\u00E9thodologie bootstrap pour corriger le biais des estimateurs et construire des intervalles de confiance pour l'indice de Malmquist ainsi que pour ses composantes. Enfin, nous appliquons notre analyse au secteur de l'\u00E9ducation tunisien. Par cela, nous visons en premier lieu, le d\u00E9veloppement d'une mesure de l'efficacit\u00E9 de l'\u00E9ducation dont nous pouvons \u00E9tudier sa significativit\u00E9 statistique. En second lieu, nous voulons v\u00E9rifier si la variation de la productivit\u00E9 dans le secteur de l'\u00E9ducation est r\u00E9elle ou plut\u00F4t perverse." . . . "Statistique non param\u00E9trique" . . "Tests d'hypoth\u00E8ses (statistique)" . . . . "Th\u00E8ses et \u00E9crits acad\u00E9miques" . . . "Productivit\u00E9 -- \u00C9valuation" . "Facteurs de production" .