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Titre : Introduction to Time Series and Forecasting Type de document : Monographie Auteurs : Peter J. Brockwell, Auteur ; Richard A. Davis, Auteur Editeur : Springer International Publishing Année de publication : 2016 Importance : 425 p. Format : 21 x 28 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-319-29854-2 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] analyse spectrale
[Termes IGN] calcul matriciel
[Termes IGN] matrice de covariance
[Termes IGN] méthode du maximum de vraisemblance (estimation)
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] modèle stochastique
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] variable aléatoireRésumé : (éditeur) This book is aimed at the reader who wishes to gain a working knowledge of time series and forecasting methods as applied to economics, engineering and the natural and social sciences. It assumes knowledge only of basic calculus, matrix algebra and elementary statistics. This third edition contains detailed instructions for the use of the professional version of the Windows-based computer package ITSM2000, now available as a free download from the Springer Extras website. The logic and tools of time series model-building are developed in detail. Numerous exercises are included and the software can be used to analyze and forecast data sets of the user's own choosing. The book can also be used in conjunction with other time series packages such as those included in R. The programs in ITSM2000 however are menu-driven and can be used with minimal investment of time in the computational details. The core of the book covers stationary processes, ARMA and ARIMA processes, multivariate time series and state-space models, with an optional chapter on spectral analysis. Many additional special topics are also covered. Note de contenu : 1- Introduction
2- Stationary Processes
3- ARMA Models
4- Spectral Analysis
5- Modeling and Forecasting with ARMA Processes
6- Nonstationary and Seasonal Time Series Models
7- Time Series Models for Financial Data
8- Multivariate Time Series
9- State-Space Models
10- Forecasting Techniques
11- Further TopicsNuméro de notice : 25750 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Monographie En ligne : https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-3-319-29854-2 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94942 On estimation of the diagonal elements of a sparse precision matrix / Samuel Balmand in Electronic Journal of Statistics, vol 10 n° 1 (January 2016)
[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 : Propagation des ondes électromagnétiques dans l’atmosphère terrestre : Cycle des Ingénieurs de Première Année Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Jonathan Chenal , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2016 Collection : Publications techniques en géodésie Sous-collection : Cours et conférences num. 28570 Importance : 229 p. Format : 21 x 30 cm Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Physique
[Termes IGN] analyse vectorielle
[Termes IGN] atmosphère terrestre
[Termes IGN] corps noir
[Termes IGN] diffusion du rayonnement
[Termes IGN] électromagnétisme
[Termes IGN] onde électromagnétique
[Termes IGN] radiométrie
[Termes IGN] rayonnement électromagnétique
[Termes IGN] réfraction atmosphérique
[Termes IGN] transfert radiatifIndex. décimale : 24.30 Rayonnement électromagnétique Résumé : (auteur) [avant-propos] [...] Ce cours est d’abord et avant tout un cours de physique du rayonnement, qui prend pour base l’électromagnétisme classique décrit par les équations de Maxwell, et jette les bases de l’électromagnétisme quantique nécessaires `a la compréhension des principaux phénomènes abordées. L’accent a été mis sur les démonstrations des résultats fondamentaux, qui permettent d’ancrer solidement les concepts sous-jacents aux notions abordées. Les applications traitées touchent, dans le cadre de ce document, `a l’astronomie, la géodésie, la topométrie et la télédétection, qui concernent directement les étudiants de l’ENSG, tout en permettant de les élargir `a d’autres domaines. Ainsi, tous les phénomènes liés `a la propagation du rayonnement dans l’atmosphère ne sont pas abordés ici. Note de contenu : Introduction
Partie 1 Outils fondamentaux de l’électromagnétisme
1 Analyse vectorielle
2 Postulats de l’électromagnétisme
Partie 2 Propriétés des ondes électromagnétiques
3 Ondes électromagnétiques
4 Radiométrie
Partie 3 Interactions des ondes électromagnétiques avec la matière
5 Le corps noir : approche quantique de l’émission et de l’absorption des ondes électromagnétiques
6 Électromagnétisme des milieux
7 Diffusion et transfert radiatif
Partie 4 Ondes électromagnétiques dans l’atmosphère
8 Propriétés de l’atmosphère terrestre
9 Réfraction et transfert radiatif atmosphérique
10 Observer dans et à travers l’atmosphère terrestre
Conclusion
Partie 5 Annexes
11 ExercicesNuméro de notice : 17473 Affiliation des auteurs : IGN (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/POSITIONNEMENT Nature : Manuel de cours IGN Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89714 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 17473-01 24.30 Livre Centre de documentation Physique Disponible 17473-02 7D Livre SGM K001 Exclu du prêt Documents numériques
peut être téléchargé
Propagation des ondes électromagnétiques dans l’atmosphère terrestreAdobe Acrobat PDF QGIS 2 cookbook / Alex Mandel (2016)
Titre : QGIS 2 cookbook : become a QGIS power user and master QGIS data management, visualization, and spatial analysis techniques [Quick answers to common problems] Type de document : Guide/Manuel Auteurs : Alex Mandel, Auteur ; Victor Olaya Ferrero, Auteur ; Anita Graser, Auteur ; Alexander Bruy, Auteur Editeur : Birmingham : Packt Publishing Année de publication : 2016 Importance : 368 p. Format : 19 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-78398-496-1 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes d'information géographique
[Termes IGN] analyse vectorielle
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données maillées
[Termes IGN] données spatiotemporelles
[Termes IGN] exploration de données géographiques
[Termes IGN] PostGIS
[Termes IGN] QGISIndex. décimale : 37.35 Logiciels SIG Résumé : (Editeur) QGIS is a user-friendly, cross-platform desktop geographic information system used to make maps and analyze spatial data. QGIS allows users to understand, question, interpret, and visualize spatial data in many ways that reveal relationships, patterns, and trends in the form of maps. This book is a collection of simple to advanced techniques that are needed in everyday geospatial work, and shows how to accomplish them with QGIS. You will begin by understanding the different types of data management techniques, as well as how data exploration works. You will then learn how to perform classic vector and raster analysis with QGIS, apart from creating time-based visualizations. Finally, you will learn how to create interactive and visually appealing maps with custom cartography. By the end of this book, you will have all the necessary knowledge to handle spatial data management, exploration, and visualization tasks in QGIS. Note de contenu : Chapter 1 - Data Input and Output
Chapter 2 - Data Management
Chapter 3 - Common Data Preprocessing Steps
Chapter 4 - Data Exploration
Chapter 5 - Classic Vector Analysis
Chapter 6 - Network Analysis
Chapter 7 - Raster Analysis I
Chapter 8 - Raster Analysis II
Chapter 9 - QGIS and the Web
Chapter 10 - Cartography Tips
Chapter 11 - Extending QGIS
Chapter 12 - Up and ComingNuméro de notice : 22764 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Manuel informatique Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86651 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 22764-01 37.35 Manuel Informatique Centre de documentation Géomatique Disponible 22764-02 37.35 Manuel Informatique Centre de documentation Géomatique Disponible
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
Réserver ce documentExemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 15937-01 THESE Livre Centre de documentation Travaux d'élèves Disponible Total-variation-regularized low-rank matrix factorization for hyperspectral image restoration / Wei He in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 54 n° 1 (January 2016)PermalinkTwo dimensional linear discriminant analyses for hyperspectral data / Maryam Imani in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 81 n° 10 (October 2015)PermalinkMappes et temporalités : la logique mappologique à l'épreuve de la topochronie / Régis Keerle in Cartes & Géomatique, n° 225 (septembre 2015)PermalinkGIS based drainage morphometry and its influence on hydrology in parts of Western Ghats region, Maharashtra, India / Dipak R. Samal in Geocarto international, vol 30 n° 7 - 8 (August - September 2015)PermalinkSubstance dependence constrained sparse NMF for hyperspectral unmixing / Yuan Yuan in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 6 (June 2015)PermalinkAdaptive relative motion representation of space–time trajectories / Antoni B. Moore in Cartographic journal (the), Vol 52 n° 2 (May 2015)PermalinkInterferometric phase image estimation via sparse coding in the complex domain / Hao Hongxing in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 53 n° 5 (mai 2015)PermalinkOn reverse-k-nearest-neighbor joins / Tobias Emrich in Geoinformatica, vol 19 n° 2 (April - June 2015)PermalinkSpatial eigenvector filtering for spatiotemporal crime mapping and spatial crime analysis / Marco Helbich in Cartography and Geographic Information Science, Vol 42 n° 2 (April 2015)PermalinkChamp de vitesse GPS du Nord-Est de la France : apport des stations permanentes pour une précision submillimétrique / Eric Henrion in XYZ, n° 142 (mars - mai 2015)Permalink