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Добірка наукової літератури з теми "Modèle de covariance"

Автор: Grafiati
Опубліковано: 11 травня 2022

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Зміст

  1. Статті в журналах
  2. Дисертації
  3. Книги
  4. Частини книг
  5. Тези доповідей конференцій
  6. Звіти організацій

Статті в журналах з теми "Modèle de covariance":

1

LALOË, D. "La genèse et le développement des concepts de l’évaluation génétique classique." INRAE Productions Animales 24, no. 4 (September 8, 2011): 323–30. http://dx.doi.org/10.20870/productions-animales.2011.24.4.3264.

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Анотація:
On décrit les aspects fondamentaux de l'évaluation génétique à travers quelques grandes étapes :- l'explicitation des concepts-clés de génotype et phénotype,- le modèle polygénique de Fisher, et la formulation de la covariance entre apparentés,- les apports d'Henderson qui, couplés avec l'explosion des capacités informatiques, ont permis l'évaluation génétique simultanée de millions d'animaux. Ces concepts, modèles et méthodes s'inscrivent dans une approche instrumentaliste qui ne prétend pas refléter la réalité. Leur efficacité a été prouvée à travers la réalisation d'un progrès génétique dans toutes les espèces évaluées.
2

El Aabaribaoune, Mohammad, Emanuele Emili, and Vincent Guidard. "Estimation of the error covariance matrix for IASI radiances and its impact on the assimilation of ozone in a chemistry transport model." Atmospheric Measurement Techniques 14, no. 4 (April 13, 2021): 2841–56. http://dx.doi.org/10.5194/amt-14-2841-2021.

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Анотація:
Abstract. In atmospheric chemistry retrievals and data assimilation systems, observation errors associated with satellite radiances are chosen empirically and generally treated as uncorrelated. In this work, we estimate inter-channel error covariances for the Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI) and evaluate their impact on ozone assimilation with the chemistry transport model MOCAGE (Modèle de Chimie Atmosphérique à Grande Echelle). The method used to calculate observation errors is a diagnostic based on the observation and analysis residual statistics already adopted in many numerical weather prediction centres. We used a subset of 280 channels covering the spectral range between 980 and 1100 cm−1 to estimate the observation-error covariance matrix. This spectral range includes ozone-sensitive and atmospheric window channels. We computed hourly 3D-Var analyses and compared the resulting O3 fields against ozonesondes and the measurements provided by the Microwave Limb Sounder (MLS) and by the Ozone Monitoring Instrument (OMI). The results show significant differences between using the estimated error covariance matrix with respect to the empirical diagonal matrix employed in previous studies. The validation of the analyses against independent data reports a significant improvement, especially in the tropical stratosphere. The computational cost has also been reduced when the estimated covariance matrix is employed in the assimilation system, by reducing the number of iterations needed for the minimizer to converge.
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Valette-Florence, Rita, and Pierre Valette-Florence. "Effets des émotions et de la personnalité de la marque sur l’engagement du consommateur via les effets médiateurs de la confiance et de l’attachement à la marque." Recherche et Applications en Marketing (French Edition) 35, no. 1 (June 26, 2019): 87–116. http://dx.doi.org/10.1177/0767370119846075.

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Анотація:
Résumé Adossé aux concepts de personnalité de la marque et d’émotions, cet article s’attache à montrer leur incidence respective sur les principales variables de la relation à la marque, la confiance, l’attachement et l’engagement global envers la marque. Basé sur un panel conséquent de consommateurs, les traitements statistiques sont conduits selon une analyse des structures de covariance (ASC) ou une approche des moindres carrés partiels (PLS), en prenant soin de tenir compte de l’erreur de mesure. Le modèle correspondant valide l’incidence des émotions et de la personnalité de la marque sur l’engagement du consommateur via les effets médiateurs de la confiance et de l’attachement à la marque. Plus précisément, les résultats montrent la médiation totale de la confiance au regard de l’impact de la personnalité de la marque sur l’engagement. Ils indiquent également la médiation partielle, mais centrale, exercée par l’attachement sur l’engagement. Enfin, les analyses soulignent la stabilité des résultats sur les 6 marques testées dans cette recherche. Elles illustrent cependant des différences notables entre les marques suivant leur caractère évaluatif ou hédonique.
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Autin, Claude, Jacques Fearnley, and Ronald Rioux. "Effets des erreurs dans les coefficients structuraux d’un modèle intersectoriel « rectangulaire ». Une approche de type Monte-Carlo." L'Actualité économique 51, no. 1 (July 14, 2009): 86–95. http://dx.doi.org/10.7202/800607ar.

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Анотація:
The most simple rectangular input-output models use two rectangular matrices: R a market coefficient matrix, A* a production coefficient matrix. A given exogenous demand Xo determines the sectorial activity levels X* = [I — RA*]-1Xo. We assume that A* is random with expectation A. We study the distribution of the "error" X* — X with X = [I — RA]-1Xo. (1) For the statistically independent elements of A*, we analytically prove that X < EX*. (2) In the more realistic case of statistically dependent elements of A*. (a) One submatrix of A* with T non zero elements is chosen. The probabilistic model which generates the T coefficients is as follows: a* = (1 — μ)a + μ(S/n) b* où a* is the vector of the T random elements, a is the expectation of a* whose components are observed values of a real input-output model, S is the sum of components of a, μ is a parameter between zero and one, b* is a multinomial random vector with T components and parameters n, number of drawings during an experiment, and a/S, the corresponding probabilities. We control the variability of a* through μ and n. For a given experiment, we get a realisation of A* and we compute X*. K independent experiments allow us to estimate the expectation and the variance-covariance matrix of X*, simultaneous confidence intervals for the expectation of the components of X*, and also a few global measures of errors on X*. The Canadian model for 1961 (16 productive sectors, 40 commodities), is tested with that model. The main result is: the relative errors, measured according to the variation coefficients, are greatly reduced when we pass from the "errors" on a* to the corresponding "errors" on X*. (b) The same random model is also simultaneously applied to 2 or 3 sub-matrices of A*.
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Dao, Elizabeth, Cindy K. Barha, John R. Best, Ging-Yuek Hsiung, Roger Tam, and Teresa Liu-Ambrose. "The Effect of Aerobic Exercise on White Matter Hyperintensity Progression May Vary by Sex." Canadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement 38, no. 02 (March 14, 2019): 236–44. http://dx.doi.org/10.1017/s0714980818000582.

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Анотація:
RÉSUMÉCette étude a exploré l’efficacité de l’entraînement aérobie (EA) pour atténuer la progression de l’hyperintensité de la matière blanche (HMB) et les différences liées au sexe pour cette intervention. Un essai contrôlé randomisé a été mené pour évaluer l’effet de l’EA sur la cognition de personnes ayant un déficit cognitif d’origine vasculaire. Les participants ont été répartis aléatoirement entre deux groupes : 6 mois d’EA ou soins standards (groupe contrôle). Dans un sous-groupe de participants, l’imagerie par résonance magnétique a été utilisée pour quantifier le volume affecté par la HMB. Un modèle d’analyse de la covariance a permis de mettre en évidence une interaction sexe x groupe significative (p = 0,03). En effet, les femmes du groupe EA ont démontré une plus grande progression de l’hyperintensité de la matière blanche que les femmes du groupe contrôle (p = 0,05) pendant la durée de cette étude (6 mois). Chez les hommes, aucune différence n’a été observée entre les deux groupes (p = 0,31). Dans le groupe EA, les hommes ont montré une progression significativement moindre de la HMB, comparativement aux femmes (p = 0,01) après 6 mois. Ainsi, les effets de l’EA sur la progression de la HMB pourraient varier selon le sexe, et l’EA pourrait freiner la progression de la HMB chez les hommes, mais non chez les femmes.
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Varga, Štefan. "Estimations of covariance components in mixed linear models." Mathematica Bohemica 121, no. 1 (1996): 29–33. http://dx.doi.org/10.21136/mb.1996.125947.

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Quesada-Ruiz, Samuel, Jean-Luc Attié, William A. Lahoz, Rachid Abida, Philippe Ricaud, Laaziz El Amraoui, Régina Zbinden, et al. "Benefit of ozone observations from Sentinel-5P and future Sentinel-4 missions on tropospheric composition." Atmospheric Measurement Techniques 13, no. 1 (January 14, 2020): 131–52. http://dx.doi.org/10.5194/amt-13-131-2020.

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Анотація:
Abstract. We present an observing simulated system experiment (OSSE) dedicated to evaluate the potential added value from the Sentinel-4 and the Sentinel-5P observations on tropospheric ozone composition. For this purpose, the ozone data of Sentinel-4 (Ultraviolet Visible Near-infrared) and Sentinel-5P (TROPOspheric Monitoring Instrument) on board a geostationary (GEO) and a low-Earth-orbit (LEO) platform, respectively, have been simulated using the DISAMAR inversion package for the summer 2003. To ensure the robustness of the results, the OSSE has been configured with conservative assumptions. We simulate the reality by combining two chemistry transport models (CTMs): the LOng Term Ozone Simulation – EURopean Operational Smog (LOTOS-EUROS) and the Transport Model version 5 (TM5). The assimilation system is based on a different CTM, the MOdèle de Chimie Atmosphérique à Grande Echelle (MOCAGE), combined with the 3-D variational technique. The background error covariance matrix does not evolve in time and its variance is proportional to the field values. The simulated data are formed of six eigenvectors to minimize the size of the dataset by removing the noise-dominated part of the observations. The results show that the satellite data clearly bring direct added value around 200 hPa for the whole assimilation period and for the whole European domain, while a likely indirect added value is identified but not for the whole period and domain at 500 hPa, and to a lower extent at 700 hPa. In addition, the ozone added value from Sentinel-5P (LEO) appears close to that from Sentinel-4 (GEO) in the free troposphere (200–500 hPa) in our OSSE. The outcome of our study is a result of the OSSE design and the choice within each of the components of the system.
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Fonseca, Wéverton José Lima, Wéverson Lima Fonseca, Laylson da Silva Borges, Amauri Felipe Evangelista, Paulo Henrique Amaral Araújo de Sousa, Genilson Sousa do Nascimento, Carlandia Pacheco de Figueiredo, et al. "ESTIMATES COVARIANCE FUNCTIONS TO GOATS MILK PRODUCTION USING REGRESSION MODELS RANDOM." Nucleus Animalium 7, no. 2 (November 30, 2015): 83–92. http://dx.doi.org/10.3738/1982.2278.1498.

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Adlouni, Salaheddine El, and Taha B. M. J. Ouarda. "Comparaison des méthodes d’estimation des paramètres du modèle GEV non stationnaire." Revue des sciences de l'eau 21, no. 1 (April 29, 2008): 35–50. http://dx.doi.org/10.7202/017929ar.

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Анотація:
Résumé L’analyse fréquentielle des événements extrêmes est un des outils privilégiés pour l’estimation des débits de crue et de leurs périodes de retour. En analyse fréquentielle, les observations doivent être indépendantes et identiquement distribuées (iid). Ces hypothèses ne sont pas souvent respectées et les paramètres de la loi à ajuster sont fonction du temps ou de covariables. Le modèle GEV non stationnaire permet de tenir compte de cette dépendance. L’objectif du présent travail est de comparer la méthode du maximum de vraisemblance pour l’estimation des quantiles à la méthode du maximum de vraisemblance généralisée (GML) et à une généralisation de la méthode des L‑moments dans le cas non stationnaire. Trois modèles sont considérés : le modèle stationnaire (GEV0), le cas où le paramètre de position est une fonction linéaire de la covariable (GEV1) et le cas d’une dépendance quadratique (GEV2). Un cas d’étude des précipitations à une station de la Californie montre le potentiel des modèles non stationnaires.
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Fariña, Bibiana, Jonay Toledo, Jose Ignacio Estevez, and Leopoldo Acosta. "Improving Robot Localization Using Doppler-Based Variable Sensor Covariance Calculation." Sensors 20, no. 8 (April 17, 2020): 2287. http://dx.doi.org/10.3390/s20082287.

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Анотація:
This paper describes a localization module for an autonomous wheelchair. This module includes a combination of various sensors such as odometers, laser scanners, IMU and Doppler speed sensors. Every sensor used in the module features variable covariance estimation in order to yield a final accurate localization. The main problem of a localization module composed of different sensors is the accuracy estimation of each sensor. Average static values are normally used, but these can lead to failure in some situations. In this paper, all the sensors have a variable covariance estimation that depends on the data quality. A Doppler speed sensor is used to estimate the covariance of the encoder odometric localization. Lidar is also used as a scan matching localization algorithm, comparing the difference between two consecutive scans to obtain the change in position. Matching quality gives the accuracy of the scan matcher localization. This structure yields a better position than a traditional odometric static covariance method. This is tested in a real prototype and compared to a standard fusion technique.
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Дисертації з теми "Modèle de covariance":

1

Perrin, Olivier. "Modèle de covariance d'un processus non-stationnaire par déformation de l'espace et statistique." Paris 1, 1997. http://www.theses.fr/1997PA010099.

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Valeyre, Sébastien. "Modélisation fine de la matrice de covariance/corrélation des actions." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2019. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03180258.

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Анотація:
Une nouvelle méthode a été mise en place pour débruiter la matrice de corrélation des rendements des actions en se basant sur une analyse par composante principale sous contrainte enexploitant les données financières. Des portefeuilles, nommés "Fundamental Maximum variance portfolios", sont construits pour capturer de manière optimale un style de risque défini par un critère financier ("Book", "Capitalization",etc.). Les vecteurs propres sous contraintes de la matrice de corrélation, qui sont des combinaisons linéaires de ces portefeuilles, sont alors étudiés. Grâce à cette méthode, plusieurs faits stylisés de la matrice ont été mis en évidence dont: i) l'augmentation des premières valeurs propres avec l'échelle de temps de 1 minute à plusieurs mois semble suivre la même loi pour toutes les valeurs propres significatives avec deux régimes; ii) une loi _universelle_ semble gouverner la composition de tous les portefeuilles "Maximum variance". Ainsi selon cette loi, les poids optimaux seraient directement proportionnels au classement selon le critère financier étudié; iii) la volatilité de la volatilité des portefeuilles "Maximum Variance_" qui ne sont pas orthogonaux, su_rait à expliquer une grande partie de la diffusion de la matrice de corrélation; iv) l'effet de levier (augmentation de la première valeur propre avec la baisse du marché) n'existe que pour le premier mode et ne se généralise pas aux autres facteurs de risque. L'effet de levier sur les beta, sensibilité des actions avec le "market mode", rend les poids du premier vecteur propre variables
A new methodology has been introduced to clean the correlation matrix of single stocks returns based on a constrained principal component analysis using financial data. Portfolios were introduced, namely "Fundamental Maximum Variance Portfolios", to capture in an optimal way the risks defined by financial criteria ("Book", "Capitalization", etc.). The constrained eigenvectors of the correlation matrix, which are the linear combination of these portfolios, are then analyzed. Thanks to this methodology, several stylized patterns of the matrix were identified: i) the increase of the first eigenvalue with a time scale from 1 minute to several months seems to follow the same law for all the significant eigenvalues with 2 regimes; ii) a universal law seems to govern the weights of all the "Maximum variance" portfolios, so according to that law, the optimal weights should be proportional to the ranking based on the financial studied criteria; iii) the volatility of the volatility of the "Maximum Variance" portfolios, which are not orthogonal, could be enough to explain a large part of the diffusion of the correlation matrix; iv) the leverage effect (increase of the first eigenvalue with the decline of the stock market) occurs only for the first mode and cannot be generalized for other factors of risk. The leverage effect on the beta, which is the sensitivity of stocks with the market mode, makes variable theweights of the first eigenvector
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Muñiz, Alvarez Lilian. "Estimation nonparamétrique de la structure de covariance des processus stochastiques." Toulouse 3, 2010. http://thesesups.ups-tlse.fr/1089/.

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Анотація:
L'objectif principal de cette thèse est le développement des méthodes nonparamétriques pour l'estimation de la covariance d'un processus stochastique. En supposant des conditions différentes sur le processus, des estimateurs de la fonction de covariance sont introduits, possédant la propriété d'être des fonctions définies positives. En outre, une méthode pour l'estimation de la matrice de covariance d'un processus stochastique dans un cadre de grande dimension est proposée. Nous avons choisi d'organiser la synthèse de nos travaux sous la forme suivante: une première partie d'introduction générale, le Chapitre 1, où nous présentons de façon succincte les notions à la base de notre travail ainsi que les définitions des différents objets qui nous intéressent. Ensuite, viennent trois chapitres où sont détaillées les nouvelles méthodes d'estimation proposées. Plus précisément, dans chaque chapitre nous avons développé des techniques d'estimation nonparamétrique différentes: approximation des fonctions par ondelettes avec seuillage dans le Chapitre 2, sélection des modèles dans le Chapitre 3, et estimation par une méthode de pénalisation de type Group-Lasso dans le Chapitre 4. Le comportement théorique des estimateurs est étudié dans tous les cas et ses bonnes performances pratiques sont montrées par quelques exemples numériques
The main objective of this thesis is the development of nonparametric methods for estimating the covariance of a stochastic process. Assuming different conditions on the process, estimators of the covariance function are introduced, having the property of being non-negative definite functions. In addition, a method for estimating the covariance matrix of a stochastic process in a high dimensional setting is proposed. Our work is organized as follows: in Chapter 1 we give a general introduction, where we present briefly the concepts and definitions underlying our work. Then come three chapters, detailing the proposed new estimation methods. More precisely, in each chapter we have developed different nonparametric estimation techniques: function approximation by wavelet thresholding in Chapter 2, model selection in Chapter 3, and estimation by Group-Lasso penalization in Chapter 4. The theoretical behavior of the estimators is studied in all cases and its good practical performances are shown in some numerical examples
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Spinnato, Juliette. "Modèles de covariance pour l'analyse et la classification de signaux électroencéphalogrammes." Thesis, Aix-Marseille, 2015. http://www.theses.fr/2015AIXM4727/document.

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Анотація:
Cette thèse s’inscrit dans le contexte de l’analyse et de la classification de signaux électroencéphalogrammes (EEG) par des méthodes d’analyse discriminante. Ces signaux multi-capteurs qui sont, par nature, très fortement corrélés spatialement et temporellement sont considérés dans le plan temps-fréquence. En particulier, nous nous intéressons à des signaux de type potentiels évoqués qui sont bien représentés dans l’espace des ondelettes. Par la suite, nous considérons donc les signaux représentés par des coefficients multi-échelles et qui ont une structure matricielle électrodes × coefficients. Les signaux EEG sont considérés comme un mélange entre l’activité d’intérêt que l’on souhaite extraire et l’activité spontanée (ou "bruit de fond"), qui est largement prépondérante. La problématique principale est ici de distinguer des signaux issus de différentes conditions expérimentales (classes). Dans le cas binaire, nous nous focalisons sur l’approche probabiliste de l’analyse discriminante et des modèles de mélange gaussien sont considérés, décrivant dans chaque classe les signaux en termes de composantes fixes (moyenne) et aléatoires. Cette dernière, caractérisée par sa matrice de covariance, permet de modéliser différentes sources de variabilité. Essentielle à la mise en oeuvre de l’analyse discriminante, l’estimation de cette matrice (et de son inverse) peut être dégradée dans le cas de grandes dimensions et/ou de faibles échantillons d’apprentissage, cadre applicatif de cette thèse. Nous nous intéressons aux alternatives qui se basent sur la définition de modèle(s) de covariance(s) particulier(s) et qui permettent de réduire le nombre de paramètres à estimer
The present thesis finds itself within the framework of analyzing and classifying electroencephalogram signals (EEG) using discriminant analysis. Those multi-sensor signals which are, by nature, highly correlated spatially and temporally are considered, in this work, in the timefrequency domain. In particular, we focus on low-frequency evoked-related potential-type signals (ERPs) that are well described in the wavelet domain. Thereafter, we will consider signals represented by multi-scale coefficients and that have a matrix structure electrodes × coefficients. Moreover, EEG signals are seen as a mixture between the signal of interest that we want to extract and spontaneous activity (also called "background noise") which is overriding. The main problematic is here to distinguish signals from different experimental conditions (class). In the binary case, we focus on the probabilistic approach of the discriminant analysis and Gaussian mixtures are used, describing in each class the signals in terms of fixed (mean) and random components. The latter, characterized by its covariance matrix, allow to model different variability sources. The estimation of this matrix (and of its inverse) is essential for the implementation of the discriminant analysis and can be deteriorated by high-dimensional data and/or by small learning samples, which is the application framework of this thesis. We are interested in alternatives that are based on specific covariance model(s) and that allow to decrease the number of parameters to estimate
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Ricci, Sophie. "Assimilation variationnelle océanique : modélisation multivariée de la matrice de covariance d'erreur d'ébauche." Toulouse 3, 2004. http://www.theses.fr/2004TOU30048.

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Lai, Chantal. "Les déterminants de la performance sur le marché des extensions de marque : modèle explicatif et validation empirique sur des produits de grande consommation." Paris 1, 2000. http://www.theses.fr/2000PA010003.

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Анотація:
L'objectif de la recherche est de cerner les déterminants de la performance sur le marché des extensions de marque. L'étude s'appuie sur une double approche : une analyse de la littérature d'une part et une étude exploratoire qualitative d'autre part, réalisée auprès de fabricants, d'instituts d'études et de consommatrices, pour déterminer les variables influant sur la performance sur le marché des extensions de marque. L'étude exploratoire permet en outre de proposer une définition cognitive de l'extension de marque. Par ailleurs, sur la base de la confrontation de la revue de la littérature et de l'étude exploratoire, un modèle explicatif de la performance sur le marché des extensions de marque est proposé. Il est composé de deux sous-modèles : un modèle consommateur et un modèle stratégique. Le modèle consommateur identifie les variables de perception qui concourent à la formation de l'attitude envers les extensions de marque. Il identifie ainsi les variables qui permettent de maximiser l'attitude envers une extension de marque. Le modèle stratégique identifie les variables de stratégie marketing d'entrée et de marché qui permettent, en plus de l'attitude moyenne envers une extension de marque, de maximiser la performance sur le marché des extensions de marque. Le modèle consommateur est valide empiriquement sur cinq extensions de marques réelles présentées sous la forme de mix complet (3 en France, 2 en Italie), auprès de 1364 consommateurs de la cible des extensions, en utilisant la procédure statistique d'analyse des structures de covariance. La base de données a été constituée en administrant à la fin du questionnaire standard de la méthodologie de marche-test simule de la société novaction, la méthodologie designor dérivée de la méthodologie assessor, un questionnaire spécifique sur cinq projets d'extensions de marque testés en termes de potentiel par cette société.
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Passemier, Damien. "Inférence statistique dans un modèle à variances isolées de grande dimension." Phd thesis, Université Rennes 1, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00780492.

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Cette thèse s'intéresse à l'estimation statistique dans un modèle à variances isolées (modèle spike) de grande dimension. La théorie des matrices aléatoires permet de prendre en compte cette spécificité, puisque la plupart des résultats limites s'appliquent aux matrices dont la taille tend vers l'infini. Une part importante de ces résultats concerne la matrice de covariance empirique. Dans un premier temps, nous nous intéressons à l'estimation du nombre de facteurs/spikes. La différence de comportement des valeurs propres de la matrice de covariance empirique, selon que l'on considère celles correspondant aux spikes ou non, nous permet de construire un estimateur. Ce dernier correspond à la différence de deux valeurs propres consécutives ordonnées. Nous établissons la consistance de l'estimateur dans le cas où toutes les spikes sont distinctes, et le comparons à deux méthodes existantes à travers des simulations. L'estimateur dépend d'un seuil qui doit remplir certaines conditions. Dans la suite, nous étendons le résultat de consistance au cas d'égalité et améliorons l'estimateur en changeant de seuil. Dans un second temps, nous considérons les estimateurs du maximum de vraisemblance d'un modèle à facteurs strict à variance homoscédastique. En utilisant un théorème limite pour les statistiques spectrales linéaires, nous corrigeons l'estimateur de la variance commune en grande dimension en donnant l'expression de son biais et en établissant sa loi limite. Nous présentons une version corrigée du test du rapport de vraisemblance d'adéquation à un modèle à facteurs. Finalement, nous construisons un test d'égalité de deux spikes.
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Bachoc, François. "Estimation paramétrique de la fonction de covariance dans le modèle de Krigeage par processus Gaussiens : application à la quantification des incertitudes en simulation numérique." Phd thesis, Université Paris-Diderot - Paris VII, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00881002.

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Анотація:
L'estimation paramétrique de la fonction de covariance d'un processus Gaussien est étudiée, dans le cadre du modèle de Krigeage. Les estimateurs par Maximum de Vraisemblance et Validation Croisée sont considérés. Le cas correctement spécifié, dans lequel la fonction de covariance du processus Gaussien appartient à l'ensemble paramétrique de fonctions de covariance, est d'abord traité dans un cadre asymptotique par expansion. Le plan d'expériences considéré est une grille régulière multidimensionnelle perturbée aléatoirement. Un résultat de consistance et de normalité asymptotique est montré pour les deux estimateurs. Il est ensuite mis en évidence que des amplitudes de perturbation importantes sont toujours préférables pour l'estimation par Maximum de Vraisemblance. Le cas incorrectement spécifié, dans lequel l'ensemble paramétrique utilisé pour l'estimation ne contient pas la fonction de covariance du processus Gaussien, est ensuite étudié. Il est montré que la Validation Croisée est alors plus robuste que le Maximum de Vraisemblance. Enfin, deux applications du modèle de Krigeage par processus Gaussiens sont effectuées sur des données industrielles. Pour un problème de validation du modèle de frottement pariétal du code de thermohydraulique FLICA 4, en présence de résultats expérimentaux, il est montré que la modélisation par processus Gaussiens de l'erreur de modèle du code FLICA 4 permet d'améliorer considérablement ses prédictions. Enfin, pour un problème de métamodélisation du code de thermomécanique GERMINAL, l'intérêt du modèle de Krigeage par processus Gaussiens, par rapport à des méthodes par réseaux de neurones, est montré
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Bouayed, Mohamed Amine. "Modélisation stochastique par éléments finis en géomécanique." Vandoeuvre-les-Nancy, INPL, 1997. http://www.theses.fr/1997INPL087N.

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Ce travail porte sur l'application de la méthode des éléments finis stochastiques aux problèmes géomécaniques et sur l'évaluation de son utilité pour l'ingénieur. Nous présentons tout d'abord divers rappels sur la théorie des probabilités et nous essayons d'éclaircir certains points particuliers concernant la description des milieux géotechniques au moyen de variables aléatoires et de champs stochastiques. Après un bref rappel sur la méthode des éléments finis traditionnelle, nous analysons deux aspects de la méthode des éléments finis stochastiques (MEFS). Le premier traite des techniques de discrétisation des champs aléatoires et le second des techniques probabilistes utilisées pour formuler la MEFS. Quatre méthodes sont présentées (Monte-Carlo, Rosenblueth, perturbations et premier ordre-seconds moments avec ses variantes : les méthodes numériques d'Evans et des rapports polynomiaux). Nous donnons ensuite une description des logiciels développés dans le cadre de cette thèse. Des exemples allant des plus simples (solides élémentaires) aux plus complexes (barrages) sont traités à l'aide de ces logiciels afin d'illustrer les résultats typiques donnés par la méthode. L'interprétation de ces résultats est discutée. Nous abordons dans la dernière partie l'application de la MEFS aux analyses non linéaires. Cette application est illustrée par l'analyse de deux ouvrages géotechniques dont les matériaux suivent la loi rhéologique de Duncan-Kondner. On montre que la MEFS permet l'évaluation systématique de l'importance des différents paramètres du modèle de comportement retenu. Nous présentons finalement nos conclusions concernant l'interprétation, toujours délicate, des résultats donnés par la méthode et sur son utilité pour l'ingénieur.
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Geraets, David. "Modélisation stochastique de champs de vitesse géophysique en exploration pétrolière." Phd thesis, École Nationale Supérieure des Mines de Paris, 2002. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00001236.

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Книги з теми "Modèle de covariance":

1

Anderson, Gordon. Alternative error covariance assumptions in dynamic panel data models. Toronto: Dept. of Economics and Institute for Policy Analysis, University of Toronto, 1988.

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2

Michael, Baker. Growth rate heterogeneity and the covariance structure of life cycle earnings. Toronto: Dept. of Economics and Institute for Policy Analysis, University of Toronto, 1992.

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3

Brandt, Michael W. A no-arbitrage approach to range-based estimation of return covariances and correlations. Cambridge, Mass: National Bureau of Economic Research, 2003.

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4

Woodruff, David J. Linear models for item scores: Reliability, covariance structure, and psychometric inference. Iowa City, Iowa: American College Testing Program, 1993.

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5

Gaver, Donald Paul. Bayesian prediction of mean square errors with covariates. Monterey, Calif: Naval Postgraduate School, 1992.

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6

Polites, Michael E. The estimation error covariance matrix for the ideal state reconstructor with measurement noise. [Washington, D.C.]: National Aeronautics and Space Administration, Scientific and Technical Information Division, 1988.

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7

Daniel, Kent. Covariance risk, mispricing, and the cross section of security returns. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, 2000.

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8

Khalaf, Lynda. Structural change in covariance and exchange rate pass-through: The case of Canada. Ottawa: Bank of Canada, 2006.

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9

Lewis, Karen K. Should the holding period matter for the intertemporal consumption-based CAPM? Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, 1991.

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10

Sengupta, Debasis. Linear models: An integrated approach. River Edge, N.J: World Scientific, 2003.

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Частини книг з теми "Modèle de covariance":

1

Shekhar, Shashi, and Hui Xiong. "Cross-Covariance Models." In Encyclopedia of GIS, 193. Boston, MA: Springer US, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-35973-1_230.

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2

Wan, Thomas T. H. "Covariance Structure Models." In Evidence-Based Health Care Management, 155–75. Boston, MA: Springer US, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4615-0795-6_9.

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3

Brown, Jonathon D. "Analysis of Covariance." In Linear Models in Matrix Form, 443–67. Cham: Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-11734-8_13.

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4

Westland, J. Christopher. "Full-Information Covariance SEM." In Structural Equation Models, 39–49. Cham: Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-12508-0_3.

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5

Deutsch, Hans-Peter. "The Variance-Covariance Method." In Derivatives and Internal Models, 391–418. London: Palgrave Macmillan UK, 2002. http://dx.doi.org/10.1057/9780230502109_22.

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6

Deutsch, Hans-Peter. "The Variance-Covariance Method." In Derivatives and Internal Models, 397–425. London: Palgrave Macmillan UK, 2004. http://dx.doi.org/10.1057/9781403946089_22.

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7

Deutsch, Hans-Peter. "The Variance — Covariance Method." In Derivatives and Internal Models, 430–61. London: Palgrave Macmillan UK, 2009. http://dx.doi.org/10.1057/9780230234758_20.

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8

Deutsch, Hans-Peter, and Mark W. Beinker. "The Variance-Covariance Method." In Derivatives and Internal Models, 521–57. Cham: Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-22899-6_22.

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9

Madhyastha, N. R. Mohan, S. Ravi, and A. S. Praveena. "Analysis of Covariance." In A First Course in Linear Models and Design of Experiments, 165–81. Singapore: Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-8659-0_6.

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10

Zimmerman, Dale L. "Inference for Variance–Covariance Parameters." In Linear Model Theory, 451–86. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-52063-2_16.

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Тези доповідей конференцій з теми "Modèle de covariance":

1

Caveney, Derek S., Yeonsik Kang, and J. Karl Hedrick. "Probabilistic Mapping for Unmanned Rotorcraft Using Point-Mass Targets and Quadtree Structures." In ASME 2005 International Mechanical Engineering Congress and Exposition. ASMEDC, 2005. http://dx.doi.org/10.1115/imece2005-82889.

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Анотація:
In this paper, the authors present a technique for constructing probabilistic occupancy maps for unmanned rotorcraft. The mapping technique is Bayesian and assumes that a ranging sensor positioned on the rotorcraft is providing noisy target measurements in the presence of clutter. By running a multiple-model Kalman filter-based algorithm, all measurements are used to provide point-mass target state estimates and associated state covariances. Furthermore, the multiple-model algorithm provides probabilities that indicate whether each target is a true target or a false alarm. These three attributes of each target (the state, covariance, and true target probability) are used to build and update the occupancy map. The map is built upon a quadtree structure that allows for higher map resolution in occupied areas of the operating environment and quick access of obstacle locations. This aspect of a quadtree-structured map is particularly useful when transferring obstacle information to obstacle avoidance and route planning routines. The construction of occupancy maps resulting from this quadtree-based, probabilistic technique is demonstrated through simulations of a low-flying rotorcraft travelling through an urban landscape.
2

Olsen, Peder A., Vaibhava Goel, and Steven J. Rennie. "Discriminative training for full covariance models." In ICASSP 2011 - 2011 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/icassp.2011.5947557.

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3

KONING, A. J. "GENERATING COVARIANCE DATA WITH NUCLEAR MODELS." In Proceedings of the International Workshop. WORLD SCIENTIFIC, 2006. http://dx.doi.org/10.1142/9789812773401_0017.

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4

Wiesel, Ami. "Regularized covariance estimation in scaled Gaussian models." In 2011 4th IEEE International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (CAMSAP). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/camsap.2011.6136012.

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5

Wiesel, Ami, and Alfred O. Hero. "Distributed covariance estimation in Gaussian graphical models." In 2010 IEEE Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop (SAM). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/sam.2010.5606735.

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6

Rolfs, Benjamin T., and Bala Rajaratnam. "Natural order recovery for banded covariance models." In 2012 IEEE 7th Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop (SAM). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/sam.2012.6250512.

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7

Yang, Liyan, and Jason Rife. "Estimating Covariance Models for Collaborative Integrity Monitoring." In 29th International Technical Meeting of The Satellite Division of the Institute of Navigation (ION GNSS+ 2016). Institute of Navigation, 2016. http://dx.doi.org/10.33012/2016.14757.

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8

Smith, Scott F., and Kay C. Wiese. "Improved covariance model parameter estimation using RNA thermodynamic properties." In 2007 2nd Bio-Inspired Models of Network, Information and Computing Systems (BIONETICS). IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/bimnics.2007.4610108.

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9

Kontar, Raed, Shiyu Zhou, and John Horst. "Simulation Optimization for Computer Models With Multivariate Output." In ASME 2017 12th International Manufacturing Science and Engineering Conference collocated with the JSME/ASME 2017 6th International Conference on Materials and Processing. American Society of Mechanical Engineers, 2017. http://dx.doi.org/10.1115/msec2017-2907.

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Анотація:
This paper explores the potential of Gaussian process based Metamodels for simulation optimization with multivariate outputs. Specifically we focus on Multivariate Gaussian process models established through separable and non-separable covariance structures. We discuss the advantages and drawbacks of each approach and their potential applicability in manufacturing systems. The advantageous features of the Multivariate Gaussian process models are then demonstrated in a case study for the optimization of manufacturing performance metrics.
10

Jin, Kaizhong, Xiang Cheng, Jiaxi Yang, and Kaiyuan Shen. "Differentially Private Correlation Alignment for Domain Adaptation." In Thirtieth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-21}. California: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2021. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2021/502.

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Анотація:
Domain adaptation solves a learning problem in a target domain by utilizing the training data in a different but related source domain. As a simple and efficient method for domain adaptation, correlation alignment transforms the distribution of the source domain by utilizing the covariance matrix of the target domain, such that a model trained on the transformed source data can be applied to the target data. However, when source and target domains come from different institutes, exchanging information between the two domains might pose a potential privacy risk. In this paper, for the first time, we propose a differentially private correlation alignment approach for domain adaptation called PRIMA, which can provide privacy guarantees for both the source and target data. In PRIMA, to relieve the performance degradation caused by perturbing the covariance matrix in high dimensional setting, we present a random subspace ensemble based covariance estimation method which splits the feature spaces of source and target data into several low dimensional subspaces. Moreover, since perturbing the covariance matrix may destroy its positive semi-definiteness, we develop a shrinking based method for the recovery of positive semi-definiteness of the covariance matrix. Experimental results on standard benchmark datasets confirm the effectiveness of our approach.

Звіти організацій з теми "Modèle de covariance":

1

Carroll, Raymond J. Covariance Analysis in Generalized Linear Measurement Error Models. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, August 1988. http://dx.doi.org/10.21236/ada197661.

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2

De Iaco, Sandra, Sabrina Maggio, Monica Palma, and Donato Posa. Space-time multivariate analysis based on anisotropic covariance models. Cogeo@oeaw-giscience, September 2011. http://dx.doi.org/10.5242/iamg.2011.0278.

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3

Zhang, Yongping, Wen Cheng, and Xudong Jia. Enhancement of Multimodal Traffic Safety in High-Quality Transit Areas. Mineta Transportation Institute, February 2021. http://dx.doi.org/10.31979/mti.2021.1920.

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Анотація:
Numerous extant studies are dedicated to enhancing the safety of active transportation modes, but very few studies are devoted to safety analysis surrounding transit stations, which serve as an important modal interface for pedestrians and bicyclists. This study bridges the gap by developing joint models based on the multivariate conditionally autoregressive (MCAR) priors with a distance-oriented neighboring weight matrix. For this purpose, transit-station-centered data in Los Angeles County were used for model development. Feature selection relying on both random forest and correlation analyses was employed, which leads to different covariate inputs to each of the two jointed models, resulting in increased model flexibility. Utilizing an Integrated Nested Laplace Approximation (INLA) algorithm and various evaluation criteria, the results demonstrate that models with a correlation effect between pedestrians and bicyclists perform much better than the models without such an effect. The joint models also aid in identifying significant covariates contributing to the safety of each of the two active transportation modes. The research results can furnish transportation professionals with additional insights to create safer access to transit and thus promote active transportation.
4

Tanny, Josef, Gabriel Katul, Shabtai Cohen, and Meir Teitel. Application of Turbulent Transport Techniques for Quantifying Whole Canopy Evapotranspiration in Large Agricultural Structures: Measurement and Theory. United States Department of Agriculture, January 2011. http://dx.doi.org/10.32747/2011.7592121.bard.

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Анотація:
Original objectives and revisions The original objectives of this research, as stated in the approved proposal were: 1. To establish guidelines for the use of turbulent transport techniques as accurate and reliable tool for continuous measurements of whole canopy ET and other scalar fluxes (e.g. heat and CO2) in large agricultural structures. 2. To conduct a detailed experimental study of flow patterns and turbulence characteristics in agricultural structures. 3. To derive theoretical models of air flow and scalar fluxes in agricultural structures that can guide the interpretation of TT measurements for a wide range of conditions. All the objectives have been successfully addressed within the project. The only modification was that the study focused on screenhouses only, while it was originally planned to study large greenhouses as well. This was decided due to the large amount of field and theoretical work required to meet the objectives within screenhouses. Background In agricultural structures such as screenhouses and greenhouses, evapotranspiration (ET) is currently measured using lysimeters or sap flow gauges. These measurements provide ET estimates at the single-plant scale that must then be extrapolated, often statistically or empirically, to the whole canopy for irrigation scheduling purposes. On the other hand, turbulent transport techniques, like the eddy covariance, have become the standard for measuring whole canopy evapotranspiration in the open, but their applicability to agricultural structures has not yet been established. The subject of this project is the application of turbulent transport techniques to estimate ET for irrigation scheduling within large agricultural structures. Major conclusions and achievements The major conclusions of this project are: (i) the eddy covariance technique is suitable for reliable measurements of scalar fluxes (e.g., evapotranspiration, sensible heat, CO2) in most types of large screenhouses under all climatic conditions tested. All studies resulted with fair energy balance closures; (ii) comparison between measurements and theory show that the model is capable in reliably predicting the turbulent flow characteristics and surface fluxes within screenhouses; (iii) flow characteristics within the screenhouse, like flux-variance similarity and turbulence intensity were valid for the application of the eddy covariance technique in screenhouses of relatively dilute screens used for moderate shading and wind breaking. In more dense screens, usually used for insect exclusions, development of turbulent conditions was marginal; (iv) installation of the sensors requires that the system’s footprint will be within the limits of the screenhouse under study, as is the case in the open. A footprint model available in the literature was found to be reliable in assessing the footprint under screenhouse conditions. Implications, both scientific and agricultural The study established for the first time, both experimentally and theoretically, the use of the eddy covariance technique for flux measurements within agricultural screenhouses. Such measurements, along with reliable theoretical models, will enable more accurate assessments of crop water use which may lead to improved crop water management and increased water use efficiency of screenhouse crops.
5

Das, Rita, and Bimal K. Sinha. Robust Optimium Invariant Tests of Covariance Structures Useful in Linear Models. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, August 1986. http://dx.doi.org/10.21236/ada174659.

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6

Ito, Hiroshi, W. W. Buck, and F. Gross. Covariant quark model of pion structure. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), January 1990. http://dx.doi.org/10.2172/6332887.

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7

Smith, D. L. Covariance matrices for nuclear cross sections derived from nuclear model calculations. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), January 2005. http://dx.doi.org/10.2172/838257.

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8

Chan, Louis K. C., Jason Karceski, and Josef Lakonishok. On Portfolio Optimization: Forecasting Covariances and Choosing the Risk Model. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, March 1999. http://dx.doi.org/10.3386/w7039.

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9

Kelly, Bryan, Seth Pruitt, and Yinan Su. Characteristics Are Covariances: A Unified Model of Risk and Return. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, April 2018. http://dx.doi.org/10.3386/w24540.

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10

Boggs, Paul T., and Janet R. Donaldson. The computation and use of the asymptotic covariance matrix for measurement error models. Gaithersburg, MD: National Institute of Standards and Technology, 1989. http://dx.doi.org/10.6028/nist.ir.89-4102.

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