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Dissertations / Theses on the topic 'Régressions pénalisées'

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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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Ternes, Nils. "Identification de biomarqueurs prédictifs de la survie et de l'effet du traitement dans un contexte de données de grande dimension." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016SACLS278/document.

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Abstract:
Avec la révolution récente de la génomique et la médecine stratifiée, le développement de signatures moléculaires devient de plus en plus important pour prédire le pronostic (biomarqueurs pronostiques) ou l’effet d’un traitement (biomarqueurs prédictifs) de chaque patient. Cependant, la grande quantité d’information disponible rend la découverte de faux positifs de plus en plus fréquente dans la recherche biomédicale. La présence de données de grande dimension (nombre de biomarqueurs ≫ taille d’échantillon) soulève de nombreux défis statistiques tels que la non-identifiabilité des modèles, l’i
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Courtois, Émeline. "Score de propension en grande dimension et régression pénalisée pour la détection automatisée de signaux en pharmacovigilance Propensity Score-Based Approaches in High Dimension for Pharmacovigilance Signal Detection: an Empirical Comparison on the French Spontaneous Reporting Database New adaptive lasso approaches for variable selection in automated pharmacovigilance signal detection." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASR009.

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Abstract:
La pharmacovigilance a pour but de détecter le plus précocement possible les effets indésirables des médicaments commercialisés. Elle repose sur l’exploitation de grandes bases de données de notifications spontanées, c’est-à-dire de cas rapportés par des professionnels de santé d’évènements indésirables soupçonnées d’être d’origine médicamenteuse. L’exploitation automatique de ces données pour l’identification de signaux statistiques repose classiquement sur des méthodes de disproportionnalité qui s’appuient sur la forme agrégée des données. Plus récemment, des méthodes basées sur des régressi
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Thouvenot, Vincent. "Estimation et sélection pour les modèles additifs et application à la prévision de la consommation électrique." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2015. http://www.theses.fr/2015SACLS184/document.

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Abstract:
L'électricité ne se stockant pas aisément, EDF a besoin d'outils de prévision de consommation et de production efficaces. Le développement de nouvelles méthodes automatiques de sélection et d'estimation de modèles de prévision est nécessaire. En effet, grâce au développement de nouvelles technologies, EDF peut étudier les mailles locales du réseau électrique, ce qui amène à un nombre important de séries chronologiques à étudier. De plus, avec les changements d'habitude de consommation et la crise économique, la consommation électrique en France évolue. Pour cette prévision, nous adoptons ici u
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Lavarde, Marc. "Fiabilité des semi-conducteurs, tests accélérés, sélection de modèles définis par morceaux et détection de sur-stress." Paris 11, 2007. http://www.theses.fr/2007PA112266.

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Abstract:
Cette thèse traite de l'exploitation de données accélérées et de la sélection de modèles de régression dans un domaine de hautes technologies : les semi-conducteurs. Les données recueillies à la suite d'un test accéléré sont des données de régression. L'objectif du test est d'ajuster le comportement moyen du logarithme des durées de vie à l'aide d'une fonction f, dite fonction d'accélération. Cependant les données accélérées ont parfois des comportements complexes. Afin d'adapter la modélisation à ces comportements atypiques, nous avons cherché à détecter les changements de comportement de la
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Jardillier, Rémy. "Evaluation de différentes variantes du modèle de Cox pour le pronostic de patients atteints de cancer à partir de données publiques de séquençage et cliniques." Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. http://www.theses.fr/2020GRALS008.

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Abstract:
Le cancer constitue la première cause de mortalité prématurée (décès avant 65 ans) en France depuis 2004. Pour un même organe, chaque cancer est unique, et le pronostic personnalisé est donc un aspect important de la prise en charge et du suivi des patients. La baisse des coûts du séquençage des ARN a permis de mesurer à large échelle les profils moléculaires de nombreux échantillons tumoraux. Ainsi, la base de données TCGA fournit les données RNA-seq de tumeurs, des données cliniques (âge, sexe, grade, stade, etc.), et les temps de suivi des patients associés sur plusieurs années (dont la sur
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Li, Weiyu. "Quelques contributions à l'estimation des modèles définis par des équations estimantes conditionnelles." Thesis, Rennes 1, 2015. http://www.theses.fr/2015REN1S065/document.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous étudions des modèles définis par des équations de moments conditionnels. Une grande partie de modèles statistiques (régressions, régressions quantiles, modèles de transformations, modèles à variables instrumentales, etc.) peuvent se définir sous cette forme. Nous nous intéressons au cas des modèles avec un paramètre à estimer de dimension finie, ainsi qu’au cas des modèles semi paramétriques nécessitant l’estimation d’un paramètre de dimension finie et d’un paramètre de dimension infinie. Dans la classe des modèles semi paramétriques étudiés, nous nous concentrons sur le
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Shehzad, Muhammad Ahmed. "Pénalisation et réduction de la dimension des variables auxiliaires en théorie des sondages." Phd thesis, Université de Bourgogne, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00812880.

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Abstract:
Les enquêtes par sondage sont utiles pour estimer des caractéristiques d'une populationtelles que le total ou la moyenne. Cette thèse s'intéresse à l'étude detechniques permettant de prendre en compte un grand nombre de variables auxiliairespour l'estimation d'un total.Le premier chapitre rappelle quelques définitions et propriétés utiles pour lasuite du manuscrit : l'estimateur de Horvitz-Thompson, qui est présenté commeun estimateur n'utilisant pas l'information auxiliaire ainsi que les techniques decalage qui permettent de modifier les poids de sondage de facon à prendre encompte l'informat
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Alquier, Pierre. "Contributions à l'apprentissage statistique dans les modèles parcimonieux." Habilitation à diriger des recherches, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00915505.

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Abstract:
Ce mémoire d'habilitation a pour objet diverses contributions à l'estimation et à l'apprentissage statistique dans les modeles en grande dimension, sous différentes hypothèses de parcimonie. Dans une première partie, on introduit la problématique de la statistique en grande dimension dans un modèle générique de régression linéaire. Après avoir passé en revue les différentes méthodes d'estimation populaires dans ce modèle, on présente de nouveaux résultats tirés de (Alquier & Lounici 2011) pour des estimateurs agrégés. La seconde partie a essentiellement pour objet d'étendre les résultats de la
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Vasseur, Yann. "Inférence de réseaux de régulation orientés pour les facteurs de transcription d'Arabidopsis thaliana et création de groupes de co-régulation." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLS475/document.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous cherchons à caractériser les facteurs de transcription de la plante Arabidopsis thaliana, gènes importants pour la régulation de l'expression du génome. À l'aide de données d'expression, notre objectif biologique est de classer ces facteurs de transcription en groupes de gènes co-régulateurs et en groupes de gènes co-régulés. Nous procédons en deux phases pour y parvenir. La première phase consiste à construire un réseau de régulation entre les facteurs de transcription. La seconde phase consiste en la classification des facteurs de transcription selon les liens de régul
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St-Onge, Pascal. "Détection et caractérisation des interactions dans les maladies complexes." Thèse, 2007. http://hdl.handle.net/1866/7963.

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