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Termes IGN > mathématiques > statistique mathématique > régression
régressionSynonyme(s)analyse de régressionVoir aussi |
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On estimation of the diagonal elements of a sparse precision matrix / Samuel Balmand in Electronic Journal of Statistics, vol 10 n° 1 (January 2016)
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[article]
Titre : On estimation of the diagonal elements of a sparse precision matrix Type de document : Article/Communication Auteurs : Samuel Balmand , Auteur ; Arnak Dalalyan, Auteur
Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 1551 - 1579 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] calcul matriciel
[Termes IGN] estimateur
[Termes IGN] matrice creuse
[Termes IGN] matrice de covariance
[Termes IGN] matrice diagonale
[Termes IGN] méthode du maximum de vraisemblance (estimation)
[Termes IGN] régression linéaire
[Termes IGN] résiduRésumé : (Auteur) In this paper, we present several estimators of the diagonal elements of the inverse of the covariance matrix, called precision matrix, of a sample of independent and identically distributed random vectors. The main focus is on the case of high dimensional vectors having a sparse precision matrix. It is now well understood that when the underlying distribution is Gaussian, the columns of the precision matrix can be estimated independently form one another by solving linear regression problems under sparsity constraints. This approach leads to a computationally efficient strategy for estimating the precision matrix that starts by estimating the regression vectors, then estimates the diagonal entries of the precision matrix and, in a final step, combines these estimators for getting estimators of the off-diagonal entries. While the step of estimating the regression vector has been intensively studied over the past decade, the problem of deriving statistically accurate estimators of the diagonal entries has received much less attention. The goal of the present paper is to fill this gap by presenting four estimators —that seem the most natural ones— of the diagonal entries of the precision matrix and then performing a comprehensive empirical evaluation of these estimators. The estimators under consideration are the residual variance, the relaxed maximum likelihood, the symmetry-enforced maximum likelihood and the penalized maximum likelihood. We show, both theoretically and empirically, that when the aforementioned regression vectors are estimated without error, the symmetry-enforced maximum likelihood estimator has the smallest estimation error. However, in a more realistic setting when the regression vector is estimated by a sparsity-favoring computationally efficient method, the qualities of the estimators become relatively comparable with a slight advantage for the residual variance estimator. Numéro de notice : A2016--107 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1214/16-EJS1148 Date de publication en ligne : 31/05/2016 En ligne : http://dx.doi.org/10.1214/16-EJS1148 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84707
in Electronic Journal of Statistics > vol 10 n° 1 (January 2016) . - pp 1551 - 1579[article]Documents numériques
en open access
A2016--107_On_estimation_of_the_diagonal_elements_of_a_sparse_precision_matrix.pdfAdobe Acrobat PDF
Titre : Some contributions to large precision matrix estimation Titre original : Quelques contributions à l'estimation de grandes matrices de précision Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Samuel Balmand , Auteur ; Arnak Dalalyan, Directeur de thèse ; Marc Pierrot-Deseilligny
, Directeur de thèse
Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Marne-la-Vallée UPEM Année de publication : 2016 Importance : 157 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse présentée pour l'obtention du grade de Docteur de l'Université Paris-Est, spécialité MathématiquesLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] classification automatique
[Termes IGN] classification par maximum de vraisemblance
[Termes IGN] estimateur
[Termes IGN] matrice
[Termes IGN] matrice de covariance
[Termes IGN] processus gaussien
[Termes IGN] régression linéaire
[Termes IGN] résidu
[Termes IGN] temps de convergence
[Termes IGN] valeur aberrante
[Termes IGN] vitesseIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Sous l'hypothèse gaussienne, la relation entre indépendance conditionnelle et parcimonie permet de justifier la construction d'estimateurs de l'inverse de la matrice de covariance — également appelée matrice de précision — à partir d'approches régularisées. Cette thèse, motivée à l'origine par la problématique de classification d'images, vise à développer une méthode d'estimation de la matrice de précision en grande dimension, lorsque le nombre n d'observations est petit devant la dimension p du modèle. Notre approche repose essentiellement sur les liens qu'entretiennent la matrice de précision et le modèle de régression linéaire. Elle consiste à estimer la matrice de précision en deux temps. Les éléments non diagonaux sont tout d'abord estimés en considérant p problèmes de minimisation du type racine carrée des moindres carrés pénalisés par la norme L. Les éléments diagonaux sont ensuite obtenus à partir du résultat de l'étape précédente, par analyse résiduelle ou maximum de vraisemblance. Nous comparons ces différents estimateurs des termes diagonaux en fonction de leur risque d'estimation. De plus, nous proposons un nouvel estimateur, conçu de sorte à tenir compte de la possible contamination des données par des outliers, grâce à l'ajout d'un terme de régularisation en norme mixte l2/l1. L'analyse non-asymptotique de la convergence de notre estimateur souligne la pertinence de notre méthode. Note de contenu : Introduction
0.1 Notation
0.2 Sparsity assumption
0.3 Parsimonious precision matrix estimation
0.4 Advances in sparse linear regression
0.5 Regularity properties
0.6 Contributions
0.7 Manuscript organization
1 Estimation of the diagonal elements
1.1 Introduction
1.2 Preliminaries on precision matrix estimation
1.3 Four estimators of the variance of noise
1.4 Experimental evaluation
1.5 Conclusion
2 Robust estimation
2.1 Introduction
2.2 Moderate dimensional case: theoretical results .
2.3 Discussion and extensions to high dimension
2.4 Technical results and proofs
2.5 Algorithmic aspects
2.6 Empirical evaluation
2.7 Perspectives
Conclusion
A Supplementary proofs
B Additional experimental results
C Overview of the DESP packageNuméro de notice : 15937 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Mathématiques : Paris-Est : 2016 Organisme de stage : MATIS (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.hal.science/tel-01501678 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=81270 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 15937-01 THESE Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible
Titre : Spatial machine learning applied to multivariate and multimodal images Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Gianni Franchi, Auteur ; Jesus Angulo lopez, Directeur de thèse Editeur : Paris : Université Paris Sciences et Lettres Année de publication : 2016 Importance : 197 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Université de Recherche Paris Sciences et Lettres, préparée à MINES ParisTech, Spécialité : Morphologie MathématiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse en composantes principales
[Termes IGN] analyse linéaire des mélanges spectraux
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] krigeage
[Termes IGN] méthode fondée sur le noyau
[Termes IGN] microscope électronique
[Termes IGN] morphologie mathématique
[Termes IGN] régression linéaireIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) This thesis focuses on multivariate spatial statistics and machine learning applied to hyperspectral and multimodal and images in remote sensing and scanning electron
microscopy (SEM). In this thesis the following topics are considered:
Fusion of images: SEM allows us to acquire images from a given sample using different modalities. The purpose of these studies is to analyze the interest of fusion of information to improve the multimodal SEM images acquisition. We have modeled
and implemented various techniques of image fusion of information, based in
particular on spatial regression theory. They have been assessed on various
datasets.
Spatial classification of multivariate image pixels: We have proposed a novel approach for pixel classification in multi/hyperspectral images. The aim of this technique is to represent and efficiently describe the spatial/spectral features of multivariate images. These multi-scale deep descriptors aim at representing the content of the image while considering invariances related to the texture and to its geometric transformations.
Spatial dimensionality reduction: We have developed a technique to extract a feature space using morphological principal component analysis. Indeed, in order to take into account the spatial and structural information we used mathematical morphology operatorsNote de contenu : I- Introduction
II- Feature representation and classification for hyperspectral images
III- Fusion of information for multimodal SEM images
IV ConclusionNuméro de notice : 25828 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Spécialité : Morphologie Mathématique : Paris, 2016 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01483980v2/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95124
Titre : Statistical learning from a regression perspective Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Richard A. Berk, Auteur Editeur : Springer International Publishing Année de publication : 2016 ISBN/ISSN/EAN : 978-3-319-44048-4 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] arbre aléatoire
[Termes IGN] classification et arbre de régression
[Termes IGN] ensachage
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] régression multivariée par spline adaptative
[Termes IGN] régression par quantile
[Termes IGN] séparateur à vaste margeRésumé : (éditeur) This textbook considers statistical learning applications when interest centers on the conditional distribution of the response variable, given a set of predictors, and when it is important to characterize how the predictors are related to the response. As a first approximation, this can be seen as an extension of nonparametric regression. This fully revised new edition includes important developments over the past 8 years. Consistent with modern data analytics, it emphasizes that a proper statistical learning data analysis derives from sound data collection, intelligent data management, appropriate statistical procedures, and an accessible interpretation of results. A continued emphasis on the implications for practice runs through the text. Among the statistical learning procedures examined are bagging, random forests, boosting, support vector machines and neural networks. Response variables may be quantitative or categorical. As in the first edition, a unifying theme is supervised learning that can be treated as a form of regression analysis. Key concepts and procedures are illustrated with real applications, especially those with practical implications. A principal instance is the need to explicitly take into account asymmetric costs in the fitting process. For example, in some situations false positives may be far less costly than false negatives. Also provided is helpful craft lore such as not automatically ceding data analysis decisions to a fitting algorithm. In many settings, subject-matter knowledge should trump formal fitting criteria. Yet another important message is to appreciate the limitation of one’s data and not apply statistical learning procedures that require more than the data can provide. The material is written for upper undergraduate level and graduate students in the social and life sciences and for researchers who want to apply statistical learning procedures to scientific and policy problems. The author uses this book in a course on modern regression for the social, behavioral, and biological sciences. Intuitive explanations and visual representations are prominent. All of the analyses included are done in R with code routinely provided. Note de contenu : 1- Statistical Learning as a Regression Problem
2- Splines, Smoothers, and Kernels
3- Classification and Regression Trees (CART)
4- Bagging
5- Random Forests
6- Boosting
7- Support Vector Machines
8- Some Other Procedures Briefly
9- Broader Implications and a Bit of Craft LoreNuméro de notice : 25800 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Manuel de cours DOI : 10.1007/978-3-319-44048-4 En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-319-44048-4 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95043 Combining leaf physiology, hyperspectral imaging and partial least squares-regression (PLS-R) for grapevine water status assessment / Tal Rapaport in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 109 (November 2015)
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[article]
Titre : Combining leaf physiology, hyperspectral imaging and partial least squares-regression (PLS-R) for grapevine water status assessment Type de document : Article/Communication Auteurs : Tal Rapaport, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 88 - 97 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] bande visible
[Termes IGN] bilan hydrique
[Termes IGN] feuille (végétation)
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] méthode des moindres carrés
[Termes IGN] rayonnement proche infrarouge
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] teneur en eau de la végétation
[Termes IGN] viticultureRésumé : (auteur) Physiological measurements are considered to be the most accurate way of assessing plant water status, but they might also be time-consuming, costly and intrusive. Since visible (VIS)-to-shortwave infrared (SWIR) imaging spectrometers are able to monitor various bio-chemical alterations in the leaf, such narrow-band instruments may offer a faster, less expensive and non-destructive alternative. This requires an intelligent downsizing of broad and noisy hyperspectra into the few most physiologically-sensitive wavelengths. In the current study, hyperspectral signatures of water-stressed grapevine leaves (Vitis vinifera L. cv. Cabernet Sauvignon) were correlated to values of midday leaf water potential (Ψl), stomatal conductance (gs) and non-photochemical quenching (NPQ) under controlled conditions, using the partial least squares-regression (PLS-R) technique. It was found that opposite reflectance trends at 530–550 nm and around 1500 nm – associated with independent changes in photoprotective pigment contents and water availability, respectively – were indicative of stress-induced alterations in Ψl, gs and NPQ. Furthermore, combining the spectral responses at these VIS and SWIR regions yielded three normalized water balance indices (WABIs), which were superior to various widely-used reflectance models in predicting physiological values at both the leaf and canopy levels. The potential of the novel WABI formulations also under field conditions demonstrates their applicability for water status monitoring and irrigation scheduling. Numéro de notice : A2015-857 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2015.09.003 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2015.09.003 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=79239
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 109 (November 2015) . - pp 88 - 97[article]On the deformation analysis of point fields / Hiddo Velsink in Journal of geodesy, vol 89 n° 11 (november 2015)
PermalinkInvestigating the robustness of the new Landsat-8 Operational Land Imager derived texture metrics in estimating plantation forest aboveground biomass in resource constrained areas / Timothy Dube in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 108 (October 2015)
PermalinkModeling the above and belowground biomass of planted and coppiced Eucalytpus globulus stands in NW Spain / Daniel J. Vega-Nieva in Annals of Forest Science, vol 72 n° 7 (October 2015)
PermalinkTropical forest canopy cover estimation using satellite imagery and airborne lidar reference data / Lauri Korhonen in Silva fennica, vol 49 n° 5 ([01/10/2015])
PermalinkAn alternative method to constructing time cartograms for the visual representation of scheduled movement data / Rehmat Ullah in Journal of maps, vol 11 n° 4 ([01/08/2015])
PermalinkA fast classification scheme in Raman spectroscopy for the identification of mineral mixtures using a large database with correlated predictors / Corey J. Cochrane in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 8 (August 2015)
PermalinkRegional dynamics of terrestrial vegetation productivity and climate feedbacks for territory of Ukraine / Dmytro Movchan in International journal of geographical information science IJGIS, vol 29 n° 8 (August 2015)
PermalinkMulticlass feature learning for hyperspectral image classification: Sparse and hierarchical solutions / Devis Tuia in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 105 (July 2015)
PermalinkWeighted total least squares for solving non-linear problem: GNSS point positioning / S. Jazaeri in Survey review, vol 47 n° 343 (July 2015)
PermalinkAnalytical estimation of map readability / Lars Harrie in ISPRS International journal of geo-information, vol 4 n°2 (June 2015)
Permalink