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Tesis sobre el tema "Modèle bayésien non paramétrique"

Autor: Grafiati
Publicado: 25 de mayo de 2024
Última modificación: 31 de julio de 2025

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Rivoirard, Vincent. "Estimation bayésienne non paramétrique." Phd thesis, Université Paris-Diderot - Paris VII, 2002. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00002149.

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Resumen
Dans le cadre d'une analyse par ondelettes, nous nous intéressons à l'étude statistique d'une classe particulière d'espaces de Lorentz : les espaces de Besov faibles qui apparaissent naturellement dans le contexte de la théorie maxiset. Avec des hypothèses de type "bruit blanc gaussien", nous montrons, grâce à des techniques bayésiennes, que les vitesses minimax des espaces de Besov forts ou faibles sont les mêmes. Les distributions les plus défavorables que nous exhibons pour chaque espace de Besov faible sont construites à partir des lois de Pareto et diffèrent en cela de celles des espaces
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Sodjo, Jessica. "Modèle bayésien non paramétrique pour la segmentation jointe d'un ensemble d'images avec des classes partagées." Thesis, Bordeaux, 2018. http://www.theses.fr/2018BORD0152/document.

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Resumen
Ce travail porte sur la segmentation jointe d’un ensemble d’images dans un cadre bayésien.Le modèle proposé combine le processus de Dirichlet hiérarchique (HDP) et le champ de Potts.Ainsi, pour un groupe d’images, chacune est divisée en régions homogènes et les régions similaires entre images sont regroupées en classes. D’une part, grâce au HDP, il n’est pas nécessaire de définir a priori le nombre de régions par image et le nombre de classes, communes ou non.D’autre part, le champ de Potts assure une homogénéité spatiale. Les lois a priori et a posteriori en découlant sont complexes rendant i
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Elvira, Clément. "Modèles bayésiens pour l’identification de représentations antiparcimonieuses et l’analyse en composantes principales bayésienne non paramétrique." Thesis, Ecole centrale de Lille, 2017. http://www.theses.fr/2017ECLI0016/document.

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Resumen
Cette thèse étudie deux modèles paramétriques et non paramétriques pour le changement de représentation. L'objectif des deux modèles diffère. Le premier cherche une représentation en plus grande dimension pour gagner en robustesse. L'objectif est de répartir uniformément l’information d’un signal sur toutes les composantes de sa représentation en plus grande dimension. La recherche d'un tel code s'exprime comme un problème inverse impliquant une régularisation de type norme infinie. Nous proposons une formulation bayésienne du problème impliquant une nouvelle loi de probabilité baptisée démocr
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Autin, Florent. "Point de vue maxiset en estimation non paramétrique." Phd thesis, Université Paris-Diderot - Paris VII, 2004. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00008542.

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Resumen
Dans le cadre d'une analyse par ondelettes, nous étudions les propriétés statistiques de diverses classes de procédures. Plus précisément, nous cherchons à déterminer les espaces maximaux (maxisets) sur lesquels ces procédures atteignent une vitesse de convergence donnée. L'approche maxiset nous permet alors de donner une explication théorique à certains phénomènes observés en pratique et non expliqués par l'approche minimax. Nous montrons en effet que les estimateurs de seuillage aléatoire sont plus performants que ceux de seuillage déterministe. Ensuite, nous prouvons que les procédures de s
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Naulet, Zacharie. "Développement d'un modèle particulaire pour la régression indirecte non paramétrique." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016PSLED057/document.

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Resumen
Cette thèse porte sur les statistiques bayésiennes non paramétriques. La thèse est divisée en une introduction générale et trois parties traitant des aspects relativement différents des approches par mélanges (échantillonage, asymptotique, problème inverse). Dans les modèles de mélanges, le paramètre à inférer depuis les données est une fonction. On définit une distribution a priori sur un espace fonctionnel abstrait au travers d'une intégrale stochastique d'un noyau par rapport à une mesure aléatoire. Habituellement, les modèles de mélanges sont surtout utilisés dans les problèmes d'estimatio
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Gayraud, Ghislaine. "Vitesses et procédures statistiques minimax dans des problèmes d'estimation et des tests d'hypothèses." Habilitation à diriger des recherches, Université de Rouen, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00207687.

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Resumen
Mes travaux s'articulent autour de trois thématiques. <br />La première thèmatique porte sur la résolution via l'approche minimax de divers problèmes d'estimation et de tests d'hypothèses dans un cadre non-paramétrique. <br />En statistique Bayésienne non-paramétrique, je me suis intéressée à un problème d'estimation d'ensembles à niveau. Les résultats obtenus résultent de l'étude des propriétés asymptotiques d'estimation Bayésienne d'ensembles à niveau. Ce sont des résultats généraux au sens où la consistance et la vitesse de convergence de l'estimateur Bayésien sont établies pour une large c
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Okabe, Shu. "Modèles faiblement supervisés pour la documentation automatique des langues." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASG091.

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Resumen
Face à la menace d'extinction de la moitié des langues parlées aujourd'hui d'ici la fin du siècle, la documentation des langues est un domaine de la linguistique notamment consacré à la collecte, annotation et archivage de données. Dans ce contexte, la documentation automatique des langues vise à outiller les linguistes pour faciliter différentes étapes de la documentation, à travers des approches de traitement automatique du langage.Dans le cadre du projet de documentation automatique CLD2025, cette thèse s'intéresse principalement à deux tâches : la segmentation en mots, identifiant les fron
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Vernet, Elodie Edith. "Modèles de mélange et de Markov caché non-paramétriques : propriétés asymptotiques de la loi a posteriori et efficacité." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016SACLS418/document.

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Resumen
Les modèles latents sont très utilisés en pratique, comme en génomique, économétrie, reconnaissance de parole... Comme la modélisation paramétrique des densités d’émission, c’est-à-dire les lois d’une observation sachant l’état latent, peut conduire à de mauvais résultats en pratique, un récent intérêt pour les modèles latents non paramétriques est apparu dans les applications. Or ces modèles ont peu été étudiés en théorie. Dans cette thèse je me suis intéressée aux propriétés asymptotiques des estimateurs (dans le cas fréquentiste) et de la loi a posteriori (dans le cadre Bayésien) dans deux
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Mismer, Romain. "Convergence et spike and Slab Bayesian posterior distributions in some high dimensional models." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2019. http://www.theses.fr/2019USPCC064.

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Resumen
On s'intéresse d'abord au modèle de suite gaussienne parcimonieuse. Une approche bayésienne empirique sur l'a priori Spike and Slab permet d'obtenir la convergence à vitesse minimax du moment d'ordre 2 a posteriori pour des Slabs Cauchy et on prouve un résultat de sous-optimalité pour un Slab Laplace. Un meilleur choix de Slab permet d'obtenir la constante exacte. Dans le modèle d'estimation de densité, un a priori arbre de Polya tel que les variables de l'arbre ont une distribution de type Spike and Slab donne la convergence à vitesse minimax et adaptative pour la norme sup de la loi a poster
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Li, Shuxian. "Modélisation spatio-temporelle pour l'esca de la vigne à l'échelle de la parcelle." Thesis, Bordeaux, 2015. http://www.theses.fr/2015BORD0313/document.

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Resumen
L'esca de la vigne fait partie des maladies de dépérissement incurables dont l'étiologie n'est pas complément élucidée. Elle représente un des problèmes majeurs en viticulture. L'objectif général de cette thèse est d'améliorer la compréhension des processus épidémiques et des facteurs de risque. Pour ce faire, nous avons mené une étude quantitative du développement spatio-temporel de l'esca à l'échelle de la parcelle. Dans un premier temps, pour détecter d'éventuelles corrélations spatiales entre les cas de maladie, des tests statistiques non paramétriques sont appliqués aux données spatio-tem
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Löser, Kevin. "Apprentissage non-supervisé de la morphologie des langues à l’aide de modèles bayésiens non-paramétriques." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLS203/document.

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Resumen
Un problème central contribuant à la grande difficulté du traitement du langage naturel par des méthodes statistiques est celui de la parcimonie des données, à savoir le fait que dans un corpus d'apprentissage donné, la plupart des évènements linguistiques n'ont qu'un nombre d'occurrences assez faible, et que par ailleurs un nombre infini d'évènements permis par une langue n'apparaitront nulle part dans le corpus. Les modèles neuronaux ont déjà contribué à partiellement résoudre le problème de la parcimonie en inférant des représentations continues de mots. Ces représentations continues permet
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Hadrich, Ben Arab Atizez. "Étude des fonctions B-splines pour la fusion d'images segmentées par approche bayésienne." Thesis, Littoral, 2015. http://www.theses.fr/2015DUNK0385/document.

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Resumen
Dans cette thèse nous avons traité le problème de l'estimation non paramétrique des lois de probabilités. Dans un premier temps, nous avons supposé que la densité inconnue f a été approchée par un mélange de base B-spline quadratique. Puis, nous avons proposé un nouvel estimateur de la densité inconnue f basé sur les fonctions B-splines quadratiques, avec deux méthodes d'estimation. La première est base sur la méthode du maximum de vraisemblance et la deuxième est basée sur la méthode d'estimation Bayésienne MAP. Ensuite, nous avons généralisé notre étude d'estimation dans le cadre du mélange
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Du, Rocher Martin. "Méthode de Denton et modèle non-paramétrique d'étalonnage." Mémoire, Université de Sherbrooke, 2009. http://savoirs.usherbrooke.ca/handle/11143/4831.

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Resumen
À l'heure actuelle, les modèles d'étalonnages sont basés soit sur un modèle de régression ou sur le principe de préservation de mouvement. Le principe de préservation de mouvement à l'inconvénient de ne pas tenir compte de l'erreur sur les observations de basse fréquence. Les modèles de régression n'ont pas ce désavantage, mais s'avèrent difficiles à modéliser. Pour cette raison, on suppose généralement un modèle simple conduisant à un résultat similaire à celui qu'offre le principe de préservation de mouvement. L'objectif de ce mémoire est donc de généraliser l'approche basé sur le principe d
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Raoux, Jean-Jacques. "Modélisation non-linéaire des composants électroniques : du modèle analytique au modèle tabulaire paramétrique." Limoges, 1995. http://www.theses.fr/1995LIMO0006.

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Resumen
Le but de notre travail est la modelisation electrique des composants actifs. Nous avons envisage deux types d'approches. La premiere est une approche analytique qui necessite la mise en uvre d'une methode d'optimisation. Nous avons choisi la methode du recuit simule qui permet de simuler un processus de minimisation d'une fonction en mettant en uvre le critere de metropolis-boltzmann. La seconde approche est plus abstraite: elle consiste a determiner, a partir de tables issues des mesures, des equations respectant un certain nombre de contraintes. On obtient un modele par table. Les methodes
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Mohdeb, Zaher. "Tests d'hypothèses linéaires dans un modèle de régression non paramétrique." Versailles-St Quentin en Yvelines, 1999. http://www.theses.fr/1999VERS0003.

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Resumen
Cette thèse est consacrée à la construction de tests d'hypothèses sur la fonction de régression f, d'un modèle de régression non paramétrique. Dans une première partie, on construit des tests d'hypothèses sur les coefficients de Fourier de f. De tels tests peuvent être utilisés pour comparer deux signaux bruites dans une bande donnée de fréquences. Les statistiques de test que nous utilisons, s'expriment en fonction des coefficients de Fourier empiriques de f. La deuxième partie porte sur le test de l'hypothèse f est un élément de e ou e est un espace vectoriel de dimension finie. Nous proposo
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Bartcus, Marius. "Bayesian non-parametric parsimonious mixtures for model-based clustering." Thesis, Toulon, 2015. http://www.theses.fr/2015TOUL0010/document.

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Resumen
Cette thèse porte sur l’apprentissage statistique et l’analyse de données multi-dimensionnelles. Elle se focalise particulièrement sur l’apprentissage non supervisé de modèles génératifs pour la classification automatique. Nous étudions les modèles de mélanges Gaussians, aussi bien dans le contexte d’estimation par maximum de vraisemblance via l’algorithme EM, que dans le contexte Bayésien d’estimation par Maximum A Posteriori via des techniques d’échantillonnage par Monte Carlo. Nous considérons principalement les modèles de mélange parcimonieux qui reposent sur une décomposition spectrale de
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Arbel, Julyan. "Contributions à la statistique bayésienne non-paramétrique." Phd thesis, Université Paris Dauphine - Paris IX, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01067718.

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Resumen
La thèse est divisée en deux parties portant sur deux aspects relativement différents des approches bayésiennes non-paramétriques. Dans la première partie, nous nous intéressons aux propriétés fréquentistes (asymptotiques) de lois a posteriori pour des paramètres appartenant à l'ensemble des suites réelles de carré sommable. Dans la deuxième partie, nous nous intéressons à des approches non-paramétriques modélisant des données d'espèces et leur diversité en fonction de certaines variables explicatives, à partir de modèles qui utilisent des mesures de probabilité aléatoires.
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Prendes, Jorge. "New statistical modeling of multi-sensor images with application to change detection." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2015. http://www.theses.fr/2015SACLC006/document.

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Resumen
Les images de télédétection sont des images de la surface de la Terre acquises par des satellites ou des avions. Ces images sont de plus en plus disponibles et leur technologies évoluent rapidement. On peut observer une amélioration des capteurs existants, mais de nouveaux types de capteurs ont également vu le jour et ont montré des propriétés intéressantes pour le traitement d'images. Ainsi, les images multispectrales et radar sont devenues très classiques.La disponibilité de différents capteurs est très intéressante car elle permet de capturer une grande variété de propriétés des objets. Ces
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Dallaire, Patrick. "Bayesian nonparametric latent variable models." Doctoral thesis, Université Laval, 2016. http://hdl.handle.net/20.500.11794/26848.

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Resumen
L’un des problèmes importants en apprentissage automatique est de déterminer la complexité du modèle à apprendre. Une trop grande complexité mène au surapprentissage, ce qui correspond à trouver des structures qui n’existent pas réellement dans les données, tandis qu’une trop faible complexité mène au sous-apprentissage, c’est-à-dire que l’expressivité du modèle est insuffisante pour capturer l’ensemble des structures présentes dans les données. Pour certains modèles probabilistes, la complexité du modèle se traduit par l’introduction d’une ou plusieurs variables cachées dont le rôle est d’exp
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Roget-Vial, Céline. "deux contributions à l'étude semi-paramétrique d'un modèle de régression." Phd thesis, Université Rennes 1, 2003. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00008730.

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Resumen
Cette thèse s'intéresse à deux modèles de régression semi-paramétrique permettant de contourner le problème classique du "fléau de la dimension" inhérent aux approches non-paramétriques usuelles. La première partie du travail concerne l'étude d'un modèle de régression dit partiellement linéaire ; le but est d'identifier les régresseurs qui composent la partie non-linéaire de la fonction de régression ainsi que d'estimer tous les paramètres du modèle. Pour ce faire nous définissons des quantités caractéristiques du modèle qui mesurent la linéarité des régresseurs puis nous développons un test d
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Viallon, Vivian. "Processus empiriques, estimation non paramétrique et données censurées." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2006. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00119260.

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Resumen
La théorie des processus empiriques joue un rôle central en statistique, puisqu'elle concerne l'ensemble des résultats limites généraux se rapportant aux échantillons aléatoires. En particulier, des lois uniformes du logarithme ont permis d'aborder de manière systématique la convergence en norme sup des estimateurs à noyau. Dans cette thèse, nous obtenons premièrement des lois fonctionnelles uniformes du logarithme pour les incréments du processus des quantiles normé, qui permettent d'établir des propriétés nouvelles des estimateurs basés sur les k-plus proches voisins. Le même type de résulta
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Dellagi, Hatem. "Estimations paramétrique et non paramétrique des données manquantes : application à l'agro-climatologie." Paris 6, 1994. http://www.theses.fr/1994PA066546.

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Resumen
Dans ce travail nous proposons deux méthodes d'estimation des données manquantes. Dans le cas de l'estimation paramétrique et afin de résoudre le problème par la prévision, nous exploitons l'estimateur décale (E. D) de la partie autorégressive d'un modèle ARMA scalaire pour estimer la matrice de covariance In dont la consistance forte est prouvée sous des conditions ayant l'avantage de s'exprimer en fonction des trajectoires et identifier les coefficients de la partie moyenne mobile et la variance du bruit blanc. En analyse des correspondances et afin d'estimer les données manquantes d'un tabl
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Elamine, Abdallah Bacar. "Régression non-paramétrique pour variables fonctionnelles." Thesis, Montpellier 2, 2010. http://www.theses.fr/2010MON20017.

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Cette thèse se décompose en quatre parties auxquelles s'ajoute une présentation. Dans un premier temps, on expose les outils mathématiques essentiels à la compréhension des prochains chapitres. Dans un deuxième temps, on s'intéresse à la régression non paramétrique locale pour des données fonctionnelles appartenant à un espace de Hilbert. On propose, tout d'abord, un estimateur de l'opérateur de régression. La construction de cet estimateur est liée à la résolution d'un problème inverse linéaire. On établit des bornes de l'erreur quadratique moyenne (EQM) de l'estimateur de l'opérateur de régr
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Agbodan, Dago. "Nomination persistante dans un modèle paramétrique : identification non-ambigue͏̈ et appariement générique d'entités topologiques." Poitiers, 2002. http://www.theses.fr/2002POIT2313.

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Les modèles paramétriques ont une structure duale où une représentation abstraite (la spécification paramétrique) référence une représentation explicite (la géométrie). Le problème de la nomination persistante est de maintenir les références entre ces deux représentations afin de pouvoir réévaluer la seconde à partir de la première, malgré les modifications. Il s'agit d'identifier une entité dans un modèle initial puis de la retrouver dans un modèle réévalué. Nous proposons de représenter dans un graphe les évolutions des coques et faces des objets modélisés. Chaque entité référencée par la sp
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Maillou, Balbine. "Caractérisation et identification non-paramétrique des non-linéarités de suspensions de haut-parleurs." Thesis, Le Mans, 2015. http://www.theses.fr/2015LEMA1028.

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Resumen
Ce travail de thèse porte sur le comportement mécanique en basses fréquences de l'équipage mobile du haut-parleur électrodynamique, et plus spécifiquement de ses suspensions. Les propriétés des suspensions sont difficiles à identifier du fait de l'assemblage géométrique mis en oeuvre et du fait des matériaux employés, à l'origine de comportements viscoélastiques non-linéaires. En régime linéaire, le modèle de Thiele et Small permet une bonne description du comportement du haut-parleur, l'équipage mobile étant modélisé par un système masse-ressort-amortissement linéaire. En régime non-linéaire,
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Sansonnet, Laure. "Inférence non-paramétrique pour des interactions poissoniennes." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00835427.

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L'objet de cette thèse est d'étudier divers problèmes de statistique non-paramétrique dans le cadre d'un modèle d'interactions poissoniennes. De tels modèles sont, par exemple, utilisés en neurosciences pour analyser les interactions entre deux neurones au travers leur émission de potentiels d'action au cours de l'enregistrement de l'activité cérébrale ou encore en génomique pour étudier les distances favorisées ou évitées entre deux motifs le long du génome. Dans ce cadre, nous introduisons une fonction dite de reproduction qui permet de quantifier les positions préférentielles des motifs et
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Vincent, Thomas. "Modèles hémodynamiques spatiaux adaptatifs pour l'imagerie cérébrale fonctionnelle." Paris 11, 2010. http://www.theses.fr/2010PA112365.

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Les approches développées dans cette thèse s'inscrivent au sein des méthodes d'analyse en imagerie cérébrale fonctionnelle (ICF) cherchant à caractériser la spécialisation des structures cérébrales. La technique centrale d'ICF fut l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) qui fournit une mesure indirecte, hémodynamique, de l'activité neuronale. Les méthodes d'analyse portant sur ces données se divisent classiquement en : (i) une tâche de localisation des activations et (ii) une tâche d'estimation de la fonction de réponse hémodynamique (FRH) faisant le lien entre les stimulation
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Taupin, Marie-Luce. "Estimation semi-paramétrique pour le modèle de régression non linéaire avec erreurs sur les variables." Paris 11, 1998. http://www.theses.fr/1998PA112004.

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Dans un modele de regression non lineaire avec erreurs sur les variables, on suppose les variables explicatives sont des variables aleatoires reelles independantes, de densite inconnue, qui sont observees a une erreur additive independantes et gaussienne pres. La fonction de regression est connue a une parametre fini-dimensionnel pres. L'objectif est d'estimer ce parametre dans ce modele semi-parametrique. Nous procedons en deux etapes. Le chapitre 2 est consacree a l'estimation de fonctionnelles lineaires integrales d'une densite dans le modele de convolution. En particulier nous etablissons
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Gauzère, Franck. "Approche non-paramétrique pour un modèle 3 états avec censures par intervalles : application à la dépendance." Bordeaux 2, 2000. http://www.theses.fr/2000BOR28709.

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Guin, Ophélie. "Méthodes bayésiennes semi-paramétriques d'extraction et de sélection de variables dans le cadre de la dendroclimatologie." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00636704.

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Selon le Groupe Intergouvernemental d'experts sur l'Évolution du Climat (GIEC), il est important de connaitre le climat passé afin de replacer le changement climatique actuel dans son contexte. Ainsi, de nombreux chercheurs ont travaillé à l'établissement de procédures permettant de reconstituer les températures ou les précipitations passées à l'aide d'indicateurs climatiques indirects. Ces procédures sont généralement basées sur des méthodes statistiques mais l'estimation des incertitudes associées à ces reconstructions reste une difficulté majeure. L'objectif principal de cette thèse est don
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Viallefont, Valérie. "Analyses bayesiennes du choix de modèles en épidémiologie : sélection de variables et modélisation de l'hétérogénéité pour des évènements." Paris 11, 2000. http://www.theses.fr/2000PA11T023.

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Cette thèse se décompose en deux parties qui traitent la question du choix modèles dans deux problématiques différentes. Dans la première partie, on s'intéresse, pour les modèles de régression logis multivariée, à différentes stratégies de sélection de variables associées à l'apparition d'une maladie. Les méthodes les plus fréquemment mises en œuvre à l'heure actuelle consistent à sélectionner certaines variables dans un modèle final unique, modèle dans lequel sont ensuite estimés les paramètres et leur variance. Différents critères de sélection existent et la plupart d'entre eux reposent sur
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Moumouni, Kairou. "Etude et conception d'un modèle mixte sémiparamétrique stochastique pour l'analyse des données longitudinales environnementales." Rennes 2, 2005. http://www.theses.fr/2005REN20052.

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Resumen
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. Dans une deuxième partie, une extens
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Lesquoy-de, Turckheim Élisabeth. "Tests non paramétriques et rééchantillonnage : le modèle de Cox périodique." Paris 11, 1987. http://www.theses.fr/1987PA112474.

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Cette thèse comporte trois parties. La première est l'étude de deux tests non­ paramétriques définis par rééchantillonnage. Leur puissance est estimée de façon fortement consistante, par simulation. L'un permet de comparer deux distributions dans un dispositif en blocs 2 x 2, l'autre de tester l'indépendance de deux temps de survie censurés. La deuxième partie adapte le modèle de régression de Cox à un processus ponctuel dont l'intensité de base est périodique et les régresseurs des processus prévisibles, ergodiques et <br>The first part proposes two nonparametric test defined by a simulation.
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Libengue, Dobele-kpoka Francial Giscard Baudin. "Méthode non-paramétrique des noyaux associés mixtes et applications." Thesis, Besançon, 2013. http://www.theses.fr/2013BESA2007/document.

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Nous présentons dans cette thèse, l'approche non-paramétrique par noyaux associés mixtes, pour les densités àsupports partiellement continus et discrets. Nous commençons par rappeler d'abord les notions essentielles d'estimationpar noyaux continus (classiques) et noyaux associés discrets. Nous donnons la définition et les caractéristiques desestimateurs à noyaux continus (classiques) puis discrets. Nous rappelons aussi les différentes techniques de choix deparamètres de lissage et nous revisitons les problèmes de supports ainsi qu'une résolution des effets de bord dans le casdiscret. Ensuite,
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Le, Thi Xuan Mai. "Estimation semi-paramétrique et application à l’évaluation de la biomasse d'anchois." Thesis, Toulouse, INSA, 2010. http://www.theses.fr/2010ISAT0006/document.

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Notre étude est motivée par un problème d'évaluation de la biomasse, c'est à dire de la densité des œufs d'anchois à l'instant de ponte dans le golfe de Biscay-Gascogne. Les données sont les densités, c'est à dire les poids d' œufs d'anchois par unité de surface dans le golfe, collectées lors de la campagne d'échantillonnage de 1994. Le problème consiste à estimer la densité des œufs d'anchois au moment de leur ponte et le taux de mortalité. Jusqu'à présent, ce problème a été résolu en ajustant les données précédentes à un modèle classique de mortalité exponentielle. Notre analyse montre que c
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Gendre, Xavier. "Estimation par sélection de modèle en régression hétéroscédastique." Phd thesis, Université de Nice Sophia-Antipolis, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00397608.

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Resumen
Cette thèse s'inscrit dans les domaines de la statistique non-asymptotique et de la théorie statistique de la sélection de modèle. Son objet est la construction de procédures d'estimation de paramètres en régression hétéroscédastique. Ce cadre reçoit un intérêt croissant depuis plusieurs années dans de nombreux champs d'application. Les résultats présentés reposent principalement sur des inégalités de concentration et sont illustrés par des applications à des données simulées.<br /><br />La première partie de cette thèse consiste dans l'étude du problème d'estimation de la moyenne et de la var
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Vitse, Matthieu. "Réduction de modèle pour l'analyse paramétrique de l'endommagement dans les structures en béton armé." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016SACLN055/document.

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Resumen
Ces travaux de thèse sont consacrés au développement d'un algorithme de résolution de problèmes non-linéaires pour lesquels il existe une variabilité sur certains paramètres du modèle ou du chargement définis par leur intervalle de définition. Le cadre d'étude est le projet SINAPS@, qui a pour but d'évaluer les incertitudes dans les structures de génie civil, et de quantifier leur influence sur la réponse mécanique globale d’une structure sujette à un aléa sismique. Contrairement aux approches statistiques ou probabilistes classiques, une résolution déterministique est privilégiée dans notre é
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Tran, Gia-Lac. "Advances in Deep Gaussian Processes : calibration and sparsification." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2020SORUS410.pdf.

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L'intégration des Convolutional Neural Networks (CNNs) et des GPs est une solution prometteuse pour améliorer le pouvoir de représentation des méthodes contemporaines. Dans notre première étude, nous utilisons des diagrammes de fiabilité pour montrer que les combinaisons actuelles de cnns et GPs sont mal calibrées, ce qui donne lieu à des prédictions trop confiantes. En utilisant des Random Feature et la technique d'inférence variationnelle, nous proposons une nouvelle solution correctement calibrée pour combinaisons des CNNs et des GPs. Nous proposons également une extension intuitive de cett
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Lacour, Claire. "Estimation non paramétrique adaptative pour les chaînes de Markov et les chaînes de Markov cachées." Phd thesis, Université René Descartes - Paris V, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00180107.

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Resumen
Dans cette thèse, on considère une chaîne de Markov $(X_i)$ à espace d'états continu que l'on suppose récurrente positive et stationnaire. L'objectif est d'estimer la densité de transition $\Pi$ définie par $\Pi(x,y)dy=P(X_{i+1}\in dy|X_i=x)$. On utilise la sélection de modèles pour construire des estimateurs adaptatifs. On se place dans le cadre minimax sur $L^2$ et l'on s'intéresse aux vitesses de convergence obtenues lorsque la densité de transition est supposée régulière. Le risque intégré de nos estimateurs est majoré grâce au contrôle de processus empiriques par une inégalité de concentr
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Clertant, Matthieu. "Semi-parametric bayesian model, applications in dose finding studies." Thesis, Paris 6, 2016. http://www.theses.fr/2016PA066230/document.

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Les Phases I sont un domaine des essais cliniques dans lequel les statisticiens ont encore beaucoup à apporter. Depuis trente ans, ce secteur bénéficie d'un intérêt croissant et de nombreuses méthodes ont été proposées pour gérer l'allocation séquentielle des doses aux patients intégrés à l'étude. Durant cette Phase, il s'agit d'évaluer la toxicité, et s'adressant à des patients gravement atteints, il s'agit de maximiser les effets curatifs du traitement dont les retours toxiques sont une conséquence. Parmi une gamme de doses, on cherche à déterminer celle dont la probabilité de toxicité est l
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Caouder, Nathalie. "Régression non-linéaire paramétrique : etude de méthodes pour détecter des écarts au modèle. Maquette de système expert pour l'estimation des paramètres." Paris 7, 1993. http://www.theses.fr/1993PA077132.

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Dans de nombreux domaines d'application, les modeles de regression non-lineaire sont d'une grande utilite lors de l'ajustement d'une courbe a un lot de donnees. Le sujet principal de la these est la construction de tests d'adequation dans un modele de regression non-lineaire parametrique a erreurs independantes et variance heterogene. Les ecarts au modele concernent un mauvais choix de la fonction d'esperance des observations, ou de la fonction de variance des observations, ou les deux. Par analogie aux methodes developpees dans les modeles de regression lineaire, la demarche du praticien cons
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Batou, Anas. "Identification des forces stochastiques appliquées à un système dynamique non linéaire en utilisant un modèle numérique incertain et des réponses expérimentales." Phd thesis, Université Paris-Est, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00472080.

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Ces travaux ont été développés dans le contexte de l'analyse vibratoire des assemblages combustibles. Ce type de structure est très complexe et a, du fait de sa géométrie, une très forte densité modale. Ainsi, afin de calculer la réponse d'une telle structure, une modélisation simplifiée est préférable. L'objectif est d'identifier des forces stochastiques induites par l'écoulement en utilisant un modèle numérique incertain et des réponses expérimentales. Pour ce problème, 4 sources d'incertitudes sont à prendre en considération : (1) Les incertitudes de modèle induites par les simplifications
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Poilleux-Milhem, Hélène. "Test de validation adaptatif dans un modèle de régression : modélisation et estimation de l'effet d'une discontinuité du couvert végétal sur la dispersion du pollen de colza." Paris 11, 2002. http://www.theses.fr/2002PA112297.

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L'étude de la dissémination de trans-gènes dans l'environnement constitue l'une des parties de la thèse. Plusieurs modélisations paramétriques de la fonction de dispersion de pollen ont déjà été élaborées en milieu homogène (plantes émettant du pollen marqué entourées de plantes identiques non marquées). Afin de prédire la "pollution génétique" dans des dispositifs de cultures variés, il convient de tenir compte de l'effet d'une discontinuité dans une culture ( e. G. Une route traversant un champ) sur la dispersion du pollen. Cet effet est modélisé et estimé pour deux expériences en champ sur
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Verdière, Nathalie. "Identifiabilité de systèmes d'équations aux dérivées partielles semi-discrétisées et applications à l'identifiabilité paramétrique de modèles en pharmacocinétique et en pollution." Phd thesis, Université de Technologie de Compiègne, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00011838.

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Avant d'estimer les paramètres intervenant dans des systèmes dynamiques, linéaires ou non-linéaires, contrôlés ou non contrôlés, il est important d'effectuer une étude d'identifiabilité, c'est à dire si, à partir des données expérimentales, les paramètres étudiés sont uniques ou non. Plusieurs méthodes ont été développées ces dernières années, en particulier une qui est basée sur l'algèbre différentielle. Celle-ci a conduit à un algorithme utilisant le package Diffalg implémenté sous Maple et permettant de tester l'identifiabilité de systèmes d'équations différentielles. Les résultats obtenus
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Godard, Pierre. "Unsupervised word discovery for computational language documentation." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLS062/document.

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La diversité linguistique est actuellement menacée : la moitié des langues connues dans le monde pourraient disparaître d'ici la fin du siècle. Cette prise de conscience a inspiré de nombreuses initiatives dans le domaine de la linguistique documentaire au cours des deux dernières décennies, et 2019 a été proclamée Année internationale des langues autochtones par les Nations Unies, pour sensibiliser le public à cette question et encourager les initiatives de documentation et de préservation. Néanmoins, ce travail est coûteux en temps, et le nombre de linguistes de terrain, limité. Par conséque
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Le, Corff Sylvain. "Estimations pour les modèles de Markov cachés et approximations particulaires : Application à la cartographie et à la localisation simultanées." Phd thesis, Telecom ParisTech, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00773405.

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Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'estimation de paramètres dans les chaînes de Markov cachées dans un cadre paramétrique et dans un cadre non paramétrique. Dans le cas paramétrique, nous imposons des contraintes sur le calcul de l'estimateur proposé : un premier volet de cette thèse est l'estimation en ligne d'un paramètre au sens du maximum de vraisemblance. Le fait d'estimer en ligne signifie que les estimations doivent être produites sans mémoriser les observations. Nous proposons une nouvelle méthode d'estimation en ligne pour les chaînes de Markov cachées basée sur l'algorithme
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Coudin, Élise. "Inférence exacte et non paramétrique dans les modèles de régression et les modèles structurels en présence d'hétéroscédasticité de forme arbitraire." Thèse, Paris, EHESS, 2007. http://hdl.handle.net/1866/1506.

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Koladjo, Babagnidé François. "Estimation non paramétrique du nombre d'espèces : Application à l'étude de la faune ichtyologique du bassin du fleuve Ouëmé." Thesis, Paris 11, 2013. http://www.theses.fr/2013PA112153.

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Ce manuscrit est structuré en deux parties. La première partie composée des chapitres 2à 4 aborde le problème d'estimation du nombre de classes dans une population avec une application en écologie. La deuxième partie, correspondant au chapitre 5,concerne la mise en oeuvre de méthodes statistiques pour analyser des données de pêche. Dans la première partie, nous considérons une population hétérogène subdiviséeen plusieurs classes. À partir d'un échantillon, les effectifs d'individus observés parclasse, encore appelés abondances, sont utilisés pour estimer le nombre total declasses dans la popul
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Dalalyan, Arnak. "Contribution à la statistique des diffusions. Estimation semiparamétrique et efficacité au second ordre.Agrégation et réduction de dimension pour le modèle de régression." Habilitation à diriger des recherches, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00192080.

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Resumen
Ce texte constitue une synthèse de mes travaux de recherche menés depuis 2000 en statistique mathématique. Ces travaux s'articulent autour de 4 thèmes: la statistique non paramétrique pour les processus de diffusion, efficacité au second ordre pour l'estimation semiparamétrique, agrégation par des poids exponentiels et réduction de dimension pour la régression non paramétrique. <br />Le premier chapitre contient une description générale des résultats obtenus en les replaçant dans un contexte historique et en présentant les motivations qui nous ont animées pour étudier ces problèmes. J'y décris
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Antic, Julie. "Méthodes non-paramétriques en pharmacocinétique et/ou pharmacodynamie de population." Toulouse 3, 2009. http://thesesups.ups-tlse.fr/935/.

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La thèse étudie les méthodes non-paramétriques (NP) d'estimation de la distribution des effets aléatoires d'un modèle non-linéaire à effets mixtes. L'objectif est d'évaluer l'intérêt de ces méthodes pour les analyses Pharmacocinétiques (PK) et/ou Pharmacodynamiques (PD) de population, dans l'industrie Pharmaceutique. Dans un premier temps, la thèse fait le point sur les propriétés statistiques de quatre méthodes NP importantes. De plus, elle évalue leurs performances pratiques grâce des études de simulation inspirées d'analyses PK de population. L'intérêt des méthodes NP est établi, en théorie
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