Méthodes non linéaires pour des problèmes statistiques inverses

Résumé : Dans le cadre du traitement des incertitudes étudié ici, la variabilité intrinsèque des entrées d'un modèle physique est modélisée par une loi de probabilité multivariée. L'objectif est d'identifier cette loi de probabilité à partir d'observations des sorties du modèle. Afin de se limiter à un nombre d'appels raisonnable au code de calcul (souvent coûteux) du modèle physique dans l'algorithme d'inversion, une méthodologie d'approximation non linéaire faisant intervenir le krigeage et un algorithme EM stochastique est présentée. Elle est comparée à une méthode utilisant une approximation linéaire itérative sur la base de jeux de données simulées provenant d'un modèle de crues simplifié mais réaliste. Les cas où cette approche non linéaire est préférable seront mis en lumière.
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Communication dans un congrès
42èmes Journées de Statistique, 2010, Marseille, France, France. 2010
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Contributeur : Conférence Sfds-Hal <>
Soumis le : jeudi 24 juin 2010 - 08:53:25
Dernière modification le : jeudi 29 mars 2018 - 13:36:01
Document(s) archivé(s) le : lundi 22 octobre 2012 - 14:42:30

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Pierre Barbillon, Gilles Celeux, Agnès Grimaud, Yannick Lefebvre, Etienne De Rocquigny. Méthodes non linéaires pour des problèmes statistiques inverses. 42èmes Journées de Statistique, 2010, Marseille, France, France. 2010. 〈inria-00494690〉

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