Bibliografias temáticas / Sélection de variables bayésienne

Índice

  1. Artigos de revistas
  2. Teses / dissertações
  3. Livros
  4. Capítulos de livros

Literatura científica selecionada sobre o tema "Sélection de variables bayésienne"

Autor: Grafiati
Publicado: 5 de outubro de 2024
Última modificação: 31 de julho de 2025

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Artigos de revistas sobre o assunto "Sélection de variables bayésienne"

1

FOULLEY, J. L., and E. MANFREDI. "L’évaluation des reproducteurs : L’évaluation génétique des reproducteurs pour des caractères à seuil." INRAE Productions Animales 5, HS (1992): 201–4. http://dx.doi.org/10.20870/productions-animales.1992.5.hs.4286.

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Cet article rappelle les principales caractéristiques du modèle à seuils de Sewall Wright applicable aux variables discrètes binaires et polytomiques ordonnées ainsi que ses principaux domaines d’application notamment en génétique et sélection animale. En prenant l’exemple d’un caractère dichotomique, on montre que l’analyse statistique de ces caractères rentre dans le cadre de la théorie du modèle linéaire généralisé de Mc Cullagh et Nelder. On mentionne ensuite l’approche bayésienne de Gianola et Foulley d’évaluation des reproducteurs. Diverses extensions sont enfin discutées.
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2

Boulet, S., M. Ursino, P. Thall, A. S. Jannot, and S. Zohara. "Nouvelle méthode bayésienne de sélection de variables pour des échantillons de petite taille incorporant l’expertise clinique. Application au cancer colorectal." Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 66 (May 2018): S137. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2018.03.347.

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3

Braune, Éric, Mehdi Mili, Lubica Hikkerova, and Jean-Michel Sahut. "Un modèle bayésien multidimensionnel pour tester l’impact du sentiment des investisseurs sur la prime de risque des actions." Management & Prospective Vol. 41, no. 1 (2024): 174–82. https://doi.org/10.3917/g2000.411.0174.

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Dans cet article, nous testons l’impact du sentiment des investisseurs et des stratégies techniques du marché sur la prime de risque des actions à l’aide de modèles bayésiens multidimensionnels. Nous examinons dans quelle mesure les amorces de sélection stochastique de variables de recherche (SSVS) affectent la performance de prévision du modèle bayésien. Nos résultats montrent que les prieurs SSVS traitent la sur-paramétrisation et surpassent les prieurs conventionnels dans la modélisation de la relation entre le sentiment de l’investisseur, la stratégie technique et les primes d’actions. Nou
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ROBERT-GRANIÉ, C., A. LEGARRA, and V. DUCROCQ. "Principes de base de la sélection génomique." INRAE Productions Animales 24, no. 4 (2011): 331–40. http://dx.doi.org/10.20870/productions-animales.2011.24.4.3265.

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Avec l’arrivée de données de génotypage à haut débit, il est maintenant possible d’estimer la valeur génétique d’animaux candidatsà la sélection dès leur naissance, sans attendre la collecte de phénotypes. La sélection génomique bouleverse complètement les perspectivesen amélioration génétique. Elle nécessite la constitution d’une population de référence formée d’animaux génotypés (jusqu’àrécemment, il s’agissait principalement de mâles) et ayant des performances précises, par exemple la performance moyenne de leursfilles. Les évaluations génomiques consistent à prédire les phénotypes dans cet
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5

Boulet, S., M. Ursino, P. Thall, et al. "Intégration de l’élicitation d’experts dans une méthode de sélection de variables en Bayésien par la méthode de « power prior ». Application au cancer du colon." Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 67 (May 2019): S132—S133. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2019.03.097.

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6

Boulet, S., M. Ursino, P. Thall, et al. "Intégration de l’élicitation d’experts dans une méthode de sélection de variables en Bayésien par la méthode de power prior–Application au cancer du colon." Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 67 (June 2019): S175. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2019.04.002.

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7

Foulley, Jean-Louis, and Gilles Celeux. "Entretien avec Jean-Louis Foulley." Statistique et société 8, no. 1 (2020): 15–21. https://doi.org/10.3406/staso.2020.1111.

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Jean-Louis Foulley est un généticien à la retraite qui a travaillé à l’Institut National de la Recherche Agronomique (INRA) dans le domaine de la sélection animale. Il a milité pour l’implantation de la statistique bayésienne dans ce domaine d’application important de la statistique. Il a bénéficié de séjours longs et décisifs aux USA pour son orientation.
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8

Bennani, Younès. "Systèmes d'apprentissage connexionnistes - Sélection de variables." Revue d'intelligence artificielle 15, no. 3-4 (2001): 303–16. http://dx.doi.org/10.3166/ria.15.303-316.

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GHADHAB, Wassim, and Kamel NAOUI. "Stress test micro-prudentiel inversé comme outil de gestion du risque du crédit." Journal of Academic Finance 15, no. 1 (2024): 108–22. http://dx.doi.org/10.59051/joaf.v15i1.768.

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Objectif : Cet article vise à appliquer le stress test micro-prudentiel inversé sur le risque de crédit de la Banque des Financements des Petites et Moyennes Entreprises (BFPME). Méthodologie : Elle repose sur des estimations économétriques effectuées sur un échantillon trimestriel de sept (07) variables sur la période 2006-2021, en intégrant l'approche BSVAR de Sims et Zha (1998). Résultats : Les résultats des estimations montrent que l'intégration de l'approche bayésienne structurelle permet de surmonter les limites du modèle classique. Le scénario de stress inversé révèle que le portefeuill
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Gubian, Alain, and Thomas Coutrot. "La réduction du temps de travail au milieu du gué." Revue économique 51, no. 3 (2000): 535–45. http://dx.doi.org/10.3917/reco.p2000.51n3.0535.

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Résumé À la mi-1999, 18 000 entreprises avaient signé un accord de réduction du temps de travail (RTT) dans le cadre des lois incitatives Robien et Aubry. Les établissements ayant signé des accords « offensifs » ont fortement accru leurs effectifs, même en corrigeant du biais de sélection tenant surtout au fait qu'ils étaient initialement plus dynamiques. Les variables de sélection renvoient à des considérations organisationnelles et socio-politiques autant qu'à des variables strictement économiques. À la date de l'étude, les conditions de mise en œuvre de la RTT ne semblent guère s'écarter de
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Mais fontes

Teses / dissertações sobre o assunto "Sélection de variables bayésienne"

1

Baragatti, Meïli. "Sélection bayésienne de variables et méthodes de type Parallel Tempering avec et sans vraisemblance." Thesis, Aix-Marseille 2, 2011. http://www.theses.fr/2011AIX22100/document.

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Cette thèse se décompose en deux parties. Dans un premier temps nous nous intéressons à la sélection bayésienne de variables dans un modèle probit mixte.L'objectif est de développer une méthode pour sélectionner quelques variables pertinentes parmi plusieurs dizaines de milliers tout en prenant en compte le design d'une étude, et en particulier le fait que plusieurs jeux de données soient fusionnés. Le modèle de régression probit mixte utilisé fait partie d'un modèle bayésien hiérarchique plus large et le jeu de données est considéré comme un effet aléatoire. Cette méthode est une extension de
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2

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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3

Bouhamed, Heni. "L'Apprentissage automatique : de la sélection de variables à l'apprentissage de structure d'un classifieur bayésien." Rouen, 2013. http://www.theses.fr/2013ROUES037.

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Les travaux développés dans le cadre de cette thèse portent sur le problème du traitement des grandes masses de données lors de l’apprentissage automatique d’un modèle à partir d’une base d’exemples. Ainsi, le modèle construit servira comme un outil de classification de nouveaux cas. Nous étudions plus particulièrement dans un premier temps, le concept de la sélection de variables en présentant ses principales stratégies et en propulsant leurs insuffisances, en effet, une nouvelle méthode Filtre (Filter) sera développée au cours de ce travail afin de remédier aux insuffisances signalées. Nous
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4

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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5

Mattei, Pierre-Alexandre. "Sélection de modèles parcimonieux pour l’apprentissage statistique en grande dimension." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2017. http://www.theses.fr/2017USPCB051/document.

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Le déferlement numérique qui caractérise l’ère scientifique moderne a entraîné l’apparition de nouveaux types de données partageant une démesure commune : l’acquisition simultanée et rapide d’un très grand nombre de quantités observables. Qu’elles proviennent de puces ADN, de spectromètres de masse ou d’imagerie par résonance nucléaire, ces bases de données, qualifiées de données de grande dimension, sont désormais omniprésentes, tant dans le monde scientifique que technologique. Le traitement de ces données de grande dimension nécessite un renouvellement profond de l’arsenal statistique tradi
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Naveau, Marion. "Procédures de sélection de variables en grande dimension dans les modèles non-linéaires à effets mixtes. Application en amélioration des plantes." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASM031.

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Les modèles à effets mixtes analysent des observations collectées de façon répétée sur plusieurs individus, attribuant la variabilité à différentes sources (intra-individuelle, inter-individuelle, résiduelle). Prendre en compte cette variabilité est essentiel pour caractériser sans biais les mécanismes biologiques sous-jacents. Ces modèles utilisent des covariables et des effets aléatoires pour décrire la variabilité entre individus : les covariables décrivent les différences dues à des caractéristiques observées, tandis que les effets aléatoires représentent la variabilité non attribuable aux
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7

Prestat, Emmanuel. "Les réseaux bayésiens : classification et recherche de réseaux locaux en cancérologie." Phd thesis, Université Claude Bernard - Lyon I, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00707732.

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En cancérologie, les puces à ADN mesurant le transcriptome sont devenues un outil commun pour chercher à caractériser plus finement les pathologies, dans l'espoir de trouver au travers des expressions géniques : des mécanismes,des classes, des associations entre molécules, des réseaux d'interactions cellulaires. Ces réseaux d'interactions sont très intéressants d'un point de vue biologique car ils concentrent un grand nombre de connaissances sur le fonctionnement cellulaire. Ce travail de thèse a pour but, à partir de ces mêmes données d'expression, d'extraire des structures pouvant s'apparent
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8

Jebreen, Kamel. "Modèles graphiques pour la classification et les séries temporelles." Thesis, Aix-Marseille, 2017. http://www.theses.fr/2017AIXM0248/document.

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Dans cette thèse nous nous intéressons aux méthodes de classifications supervisées utilisant les réseaux bayésiens. L'avantage majeur de ces méthodes est qu'elles peuvent prendre en compte les interactions entre les variables explicatives. Dans une première partie nous proposons une procédure de discrétisation spécifique et une procédure de sélection de variables qui permettent d'améliorer considérablement les classifieurs basés sur des réseaux bayésiens. Cette procédure a montré de très bonnes performances empiriques sur un grand choix de jeux de données connus de l’entrepôt d'apprentissage a
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9

Dangauthier, Pierre-Charles. "Fondations, méthode et applications de l'apprentissage bayésien." Phd thesis, Grenoble INPG, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00267643.

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Le domaine de l'apprentissage automatique a pour but la création d'agents synthétiques améliorant leurs performances avec l'expérience. Pour pouvoir se perfectionner, ces agents extraient des régularités statistiques de données incertaines et mettent à jour leur modèle du monde. Les probabilités bayésiennes sont un outil rationnel pour répondre à la problématique de l'apprentissage. Cependant, comme ce problème est souvent difficile, des solutions proposant un compromis entre précision et rapidité doivent être mises en oeuvre. Ce travail présente la méthode d'apprentissage bayésien, ses fondat
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Bedenel, Anne-Lise. "Appariement de descripteurs évoluant dans le temps : application à la comparaison d'assurance." Thesis, Lille 1, 2019. http://www.theses.fr/2019LIL1I011/document.

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La plupart des méthodes d'apprentissage standards nécessitent des descripteurs de données identiques pour les échantillons d'apprentissage et de test. Or, dans le domaine de la comparaison d'assurances en ligne, les formulaires et variables d'où proviennent les données sont régulièrement modifiés, amenant à travailler avec une faible quantité de données. L'objectif est donc d'utiliser les données obtenues avant la modification de la variable pour augmenter la taille des échantillons observés après la modification. Nous proposons d'effectuer un transfert de connaissances entre les données obser
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Mais fontes

Livros sobre o assunto "Sélection de variables bayésienne"

1

Handbook of Bayesian Variable Selection. Taylor & Francis Group, 2021.

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2

Vannucci, Marina, and Mahlet Tadesse. Handbook of Bayesian Variable Selection. Taylor & Francis Group, 2021.

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3

Vannucci, Marina, and Mahlet Tadesse. Handbook of Bayesian Variable Selection. CRC Press LLC, 2021.

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4

Vannucci, Marina, and Mahlet Tadesse. Handbook of Bayesian Variable Selection. Taylor & Francis Group, 2021.

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5

Vannucci, Marina, and Mahlet G. Tadesse. Handbook of Bayesian Variable Selection. Taylor & Francis Group, 2021.

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Capítulos de livros sobre o assunto "Sélection de variables bayésienne"

1

BYSTROVA, Daria, Giovanni POGGIATO, Julyan ARBEL, and Wilfried THUILLER. "Réduction de la dimension dans les modèles de distributions jointes d’espèces." In Approches statistiques pour les variables cachées en écologie. ISTE Group, 2022. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9047.ch7.

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Nous présentons les modèles à facteurs latents dans le contexte des modèles de distribution joints d'espèces (JSDM), en soulignant leur utilité en écologie des communautés. Ces modèles permettent de faire face à la grande dimension des données d'observation dans l'espace et le temps, et qui limitent l'application des JSDMs. L'inférence se fait selon une approche bayésienne et est illustrée sur des données d'espèces végétales.
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2

LÉVY-LEDUC, Céline, Marie PERROT-DOCKÈS, Gwendal CUEFF, and Loïc RAJJOU. "Sélection de variables dans le modèle linéaire général : application à des approches multiomiques pour étudier la qualité des graines." In Intégration de données biologiques. ISTE Group, 2022. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9030.ch4.

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Nous proposons dans ce chapitre une nouvelle méthode de sélection de variables dans le modèle linéaire général tenant compte de la dépendance pouvant exister entre les colonnes de la matrice d’observations afin de l’appliquer à des données “-omiques” qui sont caractérisées par la présence d’une forte structure de dépendance. L’implémentation de la méthode est disponible dans le package R MultiVarSel.
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