Bibliografie tematiche / Inférence sélective

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Letteratura scientifica selezionata sul tema "Inférence sélective"

Autore: Grafiati
Pubblicato: 9 novembre 2024
Ultima modifica: 31 luglio 2025

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Articoli di riviste sul tema "Inférence sélective"

1

Nicolet, Gilles, Nicolas Eckert, Samuel Morin, and Juliette Blanchet. "Inférence et modélisation de la dépendance spatiale des extrêmes neigeux dans les Alpes françaises par processus max-stables." La Houille Blanche, no. 5-6 (December 2019): 150–58. http://dx.doi.org/10.1051/lhb/2019047.

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Abstract (sommario):
La gestion des risques dans les régions montagneuses nécessite une caractérisation des extrêmes neigeux. Nous utilisons le cadre des processus max-stables, qui relient statistique des valeurs extrêmes et géostatistique, pour étudier la dépendance spatiale des maxima hivernaux de chutes de neige cumulées sur 3 jours et de hauteurs de neige dans les Alpes françaises. Deux questions sont abordées : la sélection de modèle et la non-stationnarité temporelle. Nous commençons par introduire une procédure de validation-croisée que nous utilisons pour évaluer les capacités de plusieurs processus max-st
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2

Dupuy, Claire, Ferdinand Teuber, and Virginie Van Ingelgom. "Citizens’ experiences of a policy-ridden environment: A methodological contribution to feedback studies based on qualitative secondary analysis." Bulletin of Sociological Methodology/Bulletin de Méthodologie Sociologique 156, no. 1 (2022): 124–57. http://dx.doi.org/10.1177/07591063221132342.

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Abstract (sommario):
Les expériences des citoyen.nes dans un environnement saturé de politiques publiques. Une contribution méthodologique aux études sur les policy feedbacks depuis l'analyse secondaire de données qualitatives. Au cours des dix dernières années, les études sur les effets-retourdes politiques publiques sur les citoyen.nes (qu’on désigne par policy feedbacks) ont connu un regain d’intérêt. Analysant ces récents développements, plusieurs appels ont été lancés pour élargir ce courant de recherches au-delà des expériences que les citoyen.nes font d’une politique spécifique pour tenir compte, au contrai
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Tesi sul tema "Inférence sélective"

1

Yadegari, Iraj. "Prédiction, inférence sélective et quelques problèmes connexes." Thèse, Université de Sherbrooke, 2017. http://hdl.handle.net/11143/10167.

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Abstract (sommario):
Nous étudions le problème de l'estimation de moyenne et de la densité prédictive d'une population sélectionnée, en obtenant de nouveaux développements qui incluent l'analyse de biais, la décomposition du risque et les problèmes avec restrictions sur les paramètres (chapitre 2). Nous proposons des estimateurs de densité prédictive efficaces en termes de pertes Kullback-Leibler et Hellinger (chapitre 3) améliorant les procédures de plug-in via une perte duale et via une d'expansion de variance. Enfin, nous présentons les résultats de l'amélioration de l'estimateur du maximum de vraisemblance (EM
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2

Hivert, Benjamin. "Clustering et analyse différentielle de données d'expression génique." Electronic Thesis or Diss., Bordeaux, 2024. http://www.theses.fr/2024BORD0171.

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Abstract (sommario):
Les analyses des données d’expression génique issues du séquençage de l’ARN (RNA-seq) en masse (bulk RNA-seq) ou en cellule unique (scRNA-seq) sont devenues courantes dans les études immunologiques. Elles permettent entre autres une meilleure compréhension de l’hétérogénéité présente dans les réponses immunitaires, qu’elles soient en réponse à la vaccination ou face à des maladies. Les analyses de ces données se font souvent selon deux étapes : i) d’abord une classification non supervisée, ou clustering, utilisant l’ensemble des gènes pour regrouper les échantillons en sousgroupes distincts et
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3

Enjalbert, Courrech Nicolas. "Inférence post-sélection pour l'analyse des données transcriptomiques." Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024TLSES199.

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Abstract (sommario):
Dans le domaine de la transcriptomique, les avancées technologiques, telles que les puces à ADN et le séquençage à haut-débit, ont permis de quantifier l'expression génique à grande échelle. Ces progrès ont soulevé des défis statistiques, notamment pour l'analyse d'expression différentielle, visant à identifier les gènes différenciant significativement deux populations. Cependant, les procédures classiques d'inférence perdent leurs garanties de contrôle du taux de faux positifs lorsque les biologistes sélectionnent un sous-ensemble de gènes. Les méthodes d'inférence post hoc surmontent cette l
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4

Durand, Jean-Baptiste. "Modèles à structure cachée : inférence, estimation, sélection de modèles et applications." Phd thesis, Université Joseph Fourier (Grenoble), 2003. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00002754v3.

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5

Caron, François. "Inférence bayésienne pour la détermination et la sélection de modèles stochastiques." Ecole Centrale de Lille, 2006. http://www.theses.fr/2006ECLI0012.

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Abstract (sommario):
On s'intéresse à l'ajout d'incertitudes supplémentaires dans les modèles de Markov cachés. L'inférence est réalisée dans un cadre bayésien à l'aide des méthodes de Monte Carlo. Dans un cadre multicapteur, on suppose que chaque capteur peut commuter entre plusieurs états de fonctionnement. Un modèle à saut original est développé et des algorithmes de Monte Carlo efficaces sont présentés pour différents types de situations, prenant en compte des données synchrones/asynchrones et le cas binaire capteur valide/défaillant. Le modèle/algorithme développé est appliqué à la localisation d'un véhicule
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6

Guilloux, Agathe. "Inférence non paramétrique en statistique des durées de vie sous biais de sélection." Rennes 1, 2004. http://www.theses.fr/2004REN10058.

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Delattre, Maud. "Inférence statistique dans les modèles mixtes à dynamique Markovienne." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00765708.

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Abstract (sommario):
La première partie de cette thèse est consacrée à l'estimation par maximum de vraisemblance dans les modèles mixtes à dynamique markovienne. Nous considérons plus précisément des modèles de Markov cachés à effets mixtes et des modèles de diffusion à effets mixtes. Dans le Chapitre 2, nous combinons l'algorithme de Baum-Welch à l'algorithme SAEM pour estimer les paramètres de population dans les modèles de Markov cachés à effets mixtes. Nous proposons également des procédures spécifiques pour estimer les paramètres individuels et les séquences d' états cachées. Nous étudions les propriétés de c
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8

Karmann, Clémence. "Inférence de réseaux pour modèles inflatés en zéro." Thesis, Université de Lorraine, 2019. http://www.theses.fr/2019LORR0146/document.

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Abstract (sommario):
L'inférence de réseaux ou inférence de graphes a de plus en plus d'applications notamment en santé humaine et en environnement pour l'étude de données micro-biologiques et génomiques. Les réseaux constituent en effet un outil approprié pour représenter, voire étudier des relations entre des entités. De nombreuses techniques mathématiques d'estimation ont été développées notamment dans le cadre des modèles graphiques gaussiens mais aussi dans le cas de données binaires ou mixtes. Le traitement des données d'abondance (de micro-organismes comme les bactéries par exemple) est particulier pour deu
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9

Gallopin, Mélina. "Classification et inférence de réseaux pour les données RNA-seq." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2015. http://www.theses.fr/2015SACLS174/document.

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Abstract (sommario):
Cette thèse regroupe des contributions méthodologiques à l'analyse statistique des données issues des technologies de séquençage du transcriptome (RNA-seq). Les difficultés de modélisation des données de comptage RNA-seq sont liées à leur caractère discret et au faible nombre d'échantillons disponibles, limité par le coût financier du séquençage. Une première partie de travaux de cette thèse porte sur la classification à l'aide de modèle de mélange. L'objectif de la classification est la détection de modules de gènes co-exprimés. Un choix naturel de modélisation des données RNA-seq est un modè
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Karmann, Clémence. "Inférence de réseaux pour modèles inflatés en zéro." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2019. http://www.theses.fr/2019LORR0146.

Testo completo
Abstract (sommario):
L'inférence de réseaux ou inférence de graphes a de plus en plus d'applications notamment en santé humaine et en environnement pour l'étude de données micro-biologiques et génomiques. Les réseaux constituent en effet un outil approprié pour représenter, voire étudier des relations entre des entités. De nombreuses techniques mathématiques d'estimation ont été développées notamment dans le cadre des modèles graphiques gaussiens mais aussi dans le cas de données binaires ou mixtes. Le traitement des données d'abondance (de micro-organismes comme les bactéries par exemple) est particulier pour deu
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