Sélection bayésienne de variables pour les modèles d'état dans le cadre de reconstructions climatiques

Résumé : De nombreuses variantes sur la sélection de variables pour un modèle de régression sous l'approche bayésienne ont été proposées dans la littérature. Dans cette présentation, nous adaptons cette méthode de sélection de variables à un modèle d'état, ce qui revient à ajouter une équation à notre modèle de régression. On applique cette méthode à un problème de reconstruction climatique. En effet, afin de comprendre si le réchauffement climatique actuel est plus important que la variabilité climatique naturelle, il est nécessaire de d'avoir de longues séries climatiques. Seulement, des mesures directes de températures et précipitations manquent, en particulier pour les période les plus anciennes, et il est nécessaires d'utiliser des proxis climatiques afin de reconstruire des chronologies passées. Un proxy bien connu est la croissance des cernes d'arbres. Afin de comprendre les relations existantes entre ce proxy est des variables climatiques on essaye d'expliquer la croissance des cernes d'arbres avec la meilleures combinaison possible de séries de températures et de précipitations.
Type de document :
Communication dans un congrès
42èmes Journées de Statistique, 2010, Marseille, France, France. 2010
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https://hal.inria.fr/inria-00494778
Contributeur : Conférence Sfds-Hal <>
Soumis le : jeudi 24 juin 2010 - 08:58:27
Dernière modification le : mercredi 31 janvier 2018 - 12:10:03
Document(s) archivé(s) le : lundi 22 octobre 2012 - 14:46:37

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Ophélie Guin, Philippe Naveau. Sélection bayésienne de variables pour les modèles d'état dans le cadre de reconstructions climatiques. 42èmes Journées de Statistique, 2010, Marseille, France, France. 2010. 〈inria-00494778〉

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