Modélisation des Co-Expositions aux Pesticides : une Approche Bayésienne Nonparamétrique

Résumé : Ce travail présente l'utilisation d'un modèle bayésien nonparamétrique dans le cadre de l'évaluation du risque alimentaire. L'objectif est de déterminer les cocktails de pesticides auxquels la population française est exposée afin de mieux appréhender les risques liés à la présence de plusieurs substances chimiques dans l'alimentation. Ainsi, l'exposition de la population aux pesticides est estimée en combinant les données de consommation des aliments avec les données de contamination disponibles des denrées alimentaires. Nous proposons ensuite de modéliser ces co-expositions par un mélange de lois normales multivariées et d'en estimer les différentes composantes en choisissant pour la loi du mélange une distribution a priori selon un processus de Dirichlet, l'objectif étant de déterminer les clusters de pesticides simultanément présents à des niveaux élevés dans le régime alimentaire. Les distributions a posteriori ainsi que la partition optimale sont obtenues par un algorithme de Gibbs appliqué à la représentation "stick-breaking" du processus de Dirichlet. La grande dimension des données induit une convergence lente de l'algorithme que nous tentons de réduire en sous échantillonnant aléatoirement les variables d'expositions (random block Gibbs). Enfin, la classification des individus également obtenue est discutée d'un point de vue de gestion du risque.
Type de document :
Communication dans un congrès
41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009
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https://hal.inria.fr/inria-00386735
Contributeur : Conférence Jds2009 <>
Soumis le : vendredi 22 mai 2009 - 09:17:05
Dernière modification le : mercredi 29 novembre 2017 - 15:52:00
Document(s) archivé(s) le : jeudi 10 juin 2010 - 23:40:22

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Amélie Crépet, Jessica Tressou. Modélisation des Co-Expositions aux Pesticides : une Approche Bayésienne Nonparamétrique. 41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009. 〈inria-00386735〉

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