Accuracy of Variational Estimates for Random Graph Mixture Models

Résumé : L'analyse des réseaux exerce depuis quelques années un attrait croissant. Les données qui sont sous la forme de mesures de relations entre items sont de plus en plus disponibles, et abandonnent la structure usuelle d'un jeu de données de type individus-variables pour une structure de type individus-individus. Ces données "relationnelles" sont très souvent présentées sous la forme d'un graphe, même si cette représentation a ses limites, notamment quand le nombre d'individus dépasse la centaine. La représentation graphique des données des réseaux est alors attractive, mais nécessite un modèle synthétique. Le modèle de graphe le plus ancien et le plus utilisé est le modèle de Erdös-Rényi, dont les propriétés moyennes ou asymptotiques sont connues. L'écriture littérale de la vraisemblance de ce modèle est très simple, mais son temps de calcul croit de façon exponentielle avec le nombre d'individu. Une utilisation des algorithmes d'estimation usuels comme E-M n'est pas envisageable. Une approche variationnelle a été utilisée comme alternative pour implémenter un algorithme d'estimation des paramètres du modèle, et cela pour des réseaux de très grande taille (Daudin & al 2008). Les propriétés statistiques des estimateurs produits par cette approche sont cependant mal connues. L'objectif est de mener une étude sur la qualité de ces estimateurs et d'en prouver la convergence.
Type de document :
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 - 08:54:48
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Document(s) archivé(s) le : lundi 22 octobre 2012 - 14:45:44

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Steven Gazal, Jean-Jacques Daudin, Stéphane Robin. Accuracy of Variational Estimates for Random Graph Mixture Models. 42èmes Journées de Statistique, 2010, Marseille, France, France. 2010. 〈inria-00494740〉

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