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Academic literature on the topic 'Régressions pénalisées'

Author: Grafiati

Published: 18 May 2024

Last updated: 31 July 2025

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Journal articles on the topic "Régressions pénalisées"

1

Jacquemin, J., Y. Drouet, J. Le Guevelou, S. Servagi-Vernat, and J. Thariat. "Modélisation de la survie de patients atteints d’un cancer anaplasique de la thyroïde par régression pénalisée LASSO." Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 69 (June 2021): S50. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2021.04.081.

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2

Ternès, N., F. Rotolo, and S. Michiels. "Régression pénalisée pour réduire la sélection de faux positifs dans un modèle de Cox à haute dimension." Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 62 (September 2014): S190—S191. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2014.06.063.

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3

Mansiaux, Y., and F. Carrat. "Détection d’associations dans un grand jeu de données épidémiologie : une comparaison du data mining, de la régression logistique conventionnelle et de la régression logistique pénalisée pour identifier des facteurs associés à la grippe H1N1." Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 62 (August 2014): S124. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2014.05.026.

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Dissertations / Theses on the topic "Régressions pénalisées"

1

Gnanguenon, guesse Girault. "Modélisation et visualisation des liens entre cinétiques de variables agro-environnementales et qualité des produits dans une approche parcimonieuse et structurée." Electronic Thesis or Diss., Montpellier, 2021. http://www.theses.fr/2021MONTS139.

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Abstract:

L'essor de l'agriculture numérique permet de plus en plus d'observer de manière automatisée et parfois à haute fréquence des dynamiques d'élaboration de la production et de sa qualité en fonction du climat. Les données issues de ces observations dynamiques peuvent être considérées comme des données fonctionnelles. Analyser ce nouveau type de données nécessite d'étendre les outils statistiques usuels au cas fonctionnel ou d'en proposer de nouveaux.Nous avons proposé dans cette thèse une nouvelle approche (SpiceFP: Sparse and Structured Procedure to Identify Combined Effects of Functional Predic

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2

Mansiaux, Yohann. "Analyse d'un grand jeu de données en épidémiologie : problématiques et perspectives méthodologiques." Thesis, Paris 6, 2014. http://www.theses.fr/2014PA066272/document.

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Abstract:

L'augmentation de la taille des jeux de données est une problématique croissante en épidémiologie. La cohorte CoPanFlu-France (1450 sujets), proposant une étude du risque d'infection par la grippe H1N1pdm comme une combinaison de facteurs très divers en est un exemple. Les méthodes statistiques usuelles (e.g. les régressions) pour explorer des associations sont limitées dans ce contexte. Nous comparons l'apport de méthodes exploratoires data-driven à celui de méthodes hypothesis-driven.Une première approche data-driven a été utilisée, évaluant la capacité à détecter des facteurs de l'infection

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3

Detais, Amélie. "Maximum de vraisemblance et moindre carrés pénalisés dans des modèles de durée de vie censurées." Toulouse 3, 2008. http://thesesups.ups-tlse.fr/820/.

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Abstract:

L'analyse de durées de vie censurées est utilisée dans des domaines d'application variés et différentes possibilités ont été proposées pour la modélisation de telles données. Nous nous intéressons dans cette thèse à deux types de modélisation différents, le modèle de Cox stratifié avec indicateurs de strates aléatoirement manquants et le modèle de régression linéaire censuré à droite. Nous proposons des méthodes d'estimation des paramètres et établissons les propriétés asymptotiques des estimateurs obtenus dans chacun de ces modèles. Dans un premier temps, nous considérons une généralisation d

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4

Soret, Perrine. "Régression pénalisée de type Lasso pour l’analyse de données biologiques de grande dimension : application à la charge virale du VIH censurée par une limite de quantification et aux données compositionnelles du microbiote." Thesis, Bordeaux, 2019. http://www.theses.fr/2019BORD0254.

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Abstract:

Dans les études cliniques et grâce aux progrès technologiques, la quantité d’informations recueillies chez un même patient ne cesse de croître conduisant à des situations où le nombre de variables explicatives est plus important que le nombre d’individus. La méthode Lasso s'est montrée appropriée face aux problèmes de sur-ajustement rencontrés en grande dimension.Cette thèse est consacrée à l'application et au développement des régressions pénalisées de type Lasso pour des données cliniques présentant des structures particulières.Premièrement, chez des patients atteints du virus de l'immunodéf

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5

Sorba, Olivier. "Pénalités minimales pour la sélection de modèle." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLS043/document.

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Abstract:

Dans le cadre de la sélection de modèle par contraste pénalisé, L. Birgé and P. Massart ont prouvé que le phénomène de pénalité minimale se produit pour la sélection libre parmi des variables gaussiennes indépendantes. Nous étendons certains de leurs résultats à la partition d'un signal gaussien lorsque la famille de partitions envisagées est suffisamment riche, notamment dans le cas des arbres de régression. Nous montrons que le même phénomène se produit dans le cadre de l'estimation de densité. La richesse de la famille de modèle s'apparente à une forme d'isotropie. De ce point de vue le phé

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6

Gannaz, Irène. "Estimation par ondelettes dans les modèles partiellement linéaires." Phd thesis, Grenoble 1, 2007. http://www.theses.fr/2007GRE10281.

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Abstract:

L'objet de cette thèse est d'apporter une contribution à l'inférence dans les modèles partiellement linéaires en appliquant des méthodes d'estimation adaptative par ondelettes. Ces modèles de régression semi-paramétriques distinguent des relations linéaires et des relations fonctionnelles, non paramétriques. L'inférence statistique consiste à estimer conjointement les deux types de prédicteurs, en prenant en compte leur possible corrélation. Une procédure des moindres carrés pénalisés permet d'introduire une estimation par ondelettes avec seuillage des coefficients de la partie fonctionnelle.

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7

Moumouni, Kairou. "Etude et conception d'un modèle mixte semiparamétrique stochastique pour l'analyse des données longitudinales environnementales." Phd thesis, Université Rennes 2, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00012164.

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Abstract:

Cette thèse porte sur la recherche d'un modèle statistique adapté à l'analyse de données longitudinales rencontrées dans le domaine environnemental. L'approche générale est basée sur le modèle linéaire mixte stochastique. Nous proposons une extension de ce modèle par l'utilisation des techniques sémiparamétriques, en particulier les splines cubiques pénalisées. Des méthodes d'estimation adaptées au modèle mixte sémiparamétrique stochastique sont proposées. Des simulations sont ensuite effectuées pour l'évaluation des performances des estimateurs construits.<br />Dans une deuxième partie, une e

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8

Gannaz, Irène. "Estimation par ondelettes dans les modèles partiellement linéaires." Phd thesis, Université Joseph Fourier (Grenoble), 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00197146.

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Abstract:

L'objet de cette thèse est d'apporter une contribution à l'inférence dans les modèles partiellement linéaires en appliquant des méthodes d'estimation adaptative par ondelettes. Ces modèles de régression semi-paramétriques distinguent des relations linéaires et des relations fonctionnelles, non paramétriques. L'inférence statistique consiste à estimer conjointement les deux types de prédicteurs, en prenant en compte leur possible corrélation. Une procédure des moindres carrés pénalisés permet d'introduire une estimation par ondelettes avec seuillage des coefficients de la partie fonctionnelle.

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9

Nguyen, Thi Le Thu. "Sequential Monte-Carlo sampler for Bayesian inference in complex systems." Thesis, Lille 1, 2014. http://www.theses.fr/2014LIL10058/document.

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Abstract:

Dans de nombreux problèmes, des modèles complexes non-Gaussiens et/ou non-linéaires sont nécessaires pour décrire précisément le système physique étudié. Dans ce contexte, les algorithmes de Monte-Carlo sont des outils flexibles et puissants permettant de résoudre de tels problèmes d’inférence. Toutefois, en présence de loi a posteriori multimodale et/ou de grande dimension, les méthodes classiques de Monte-Carlo peuvent conduire à des résultats non satisfaisants. Dans cette thèse, nous étudions une approche plus robuste et efficace: échantillonneur séquentiel de Monte-Carlo. Bien que cette ap

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10

Volatier, Etienne. "Approches statistiques causales en grande dimension pour la détection de signaux en pharmacovigilance : application aux notifications spontanées et aux données médico-administratives." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASR001.

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Abstract:

La détection de signal est une première étape d'analyse de données exploratoire fondamentale pour la pharmacovigilance, le but final étant de suivre et d'évaluer la sécurité du médicament une fois sa mise sur le marché. Les bases de données utilisées aujourd'hui pour la détection de signal sont essentiellement les bases de notifications spontanées mais récemment l'utilisation des bases médico-administratives a été pro-posée. Devant le nombre croissant de notifications spontanées ainsi que la grande taille des bases médico-administrative en termes de nombre d'individus et de nombre de variables

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