Heuristique de pente pour les modèles de détection de ruptures multiples

Yann Guédon 1, 2, *
* Auteur correspondant
2 VIRTUAL PLANTS - Modeling plant morphogenesis at different scales, from genes to phenotype
CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée , INRA - Institut National de la Recherche Agronomique, Centre de coopération internationale en recherche agronomique pour le développement [CIRAD] : UMR51
Résumé : En ce qui concerne la détection de ruptures multiples, la sélection du nombre de ruptures a fait l'objet ces dernières années de nombreux travaux. Mais les approches proposées sont soit dédiées a un modèle particulier (par exemple modèle gaussien de changement sur la moyenne) soit donnent des résultats peu satisfaisants sur des séquences de taille petite ou moyenne. Nous proposons ici d'appliquer l'heuristique de pente, un critère non-asymptotique de vraisemblance pénalisée récemment proposé, pour sélectionner le nombre de ruptures. Nous appliquons en particulier la méthode d'estimation de la pente dirigée par les données , le point clé étant de définir la forme de la pénalité. L'approche proposée est illustrée sur deux jeux de données de référence pour les modèles de détection de ruptures multiples.
Type de document :
Communication dans un congrès
47èmes Journées de Statistique, Jun 2015, Lille, France. 47èmes Journées de Statistique, Lille. 〈http://jds2015.sfds.asso.fr/〉
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Contributeur : Christophe Godin <>
Soumis le : mercredi 9 décembre 2015 - 08:51:13
Dernière modification le : vendredi 19 octobre 2018 - 15:22:02
Document(s) archivé(s) le : samedi 29 avril 2017 - 08:28:24

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Yann Guédon. Heuristique de pente pour les modèles de détection de ruptures multiples. 47èmes Journées de Statistique, Jun 2015, Lille, France. 47èmes Journées de Statistique, Lille. 〈http://jds2015.sfds.asso.fr/〉. 〈hal-01240298〉

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