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Vers la prise en compte de la dépendance spatio temporelle des séries de position GNSS dans leur analyse / Clément Benoist (2016)
Titre : Vers la prise en compte de la dépendance spatio temporelle des séries de position GNSS dans leur analyse Type de document : Article/Communication Auteurs : Clément Benoist , Auteur ; Paul Rebischung , Auteur ; Zuheir Altamimi , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2016 Conférence : Journées Recherche de l'IGN 2016, 25es Journées 24/03/2016 25/03/2016 Champs-sur-Marne France open access abstracts Importance : 1 p. Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Systèmes de référence et réseaux
[Termes IGN] bruit rose
[Termes IGN] densité spectrale de puissance
[Termes IGN] filtre de Kalman
[Termes IGN] International Terrestrial Reference Frame
[Termes IGN] méthode du maximum de vraisemblance (estimation)
[Termes IGN] modèle numérique
[Termes IGN] station GNSS
[Termes IGN] station permanenteRésumé : (auteur) Sur chaque composante du repère topocentrique (N; E; U), nous modélisons le mouvement des stations GNSS par une composante linéaire, une composante harmonique annuelle et semi-annuelle et un bruit, éventuellement plus raffiné qu’un simple bruit blanc homogène. Nous utilisons notamment le bruit de scintillation, bruit défini par sa densité spectrale de puissance proportionnelle à 1=f ; cela permet d’obtenir une incertitude plus réaliste sur les vitesses des stations. Le modèle tient compte des éventuelles discontinuités de position et de vitesse correspondant, par exemple, à des séismes et à des changements d’antenne. Les caractéristiques du bruit seront estimées, station par station, par maximum de vraisemblance. La suite de la thèse sera d’utiliser un filtre de Kalman tenant compte de la corrélation spatio-temporelle. Cette étude contribue à l’amélioration de l’ITRF, repère terrestre international de référence. Numéro de notice : C2016-013 Affiliation des auteurs : LASTIG LAREG (2012-mi2018) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Poster nature-HAL : Poster-sans-CL DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=82949 Documents numériques
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Vers la prise en compte de la dépendance spatio temporelleAdobe Acrobat PDF The guided bilateral filter: When the joint/cross bilateral filter becomes robust / Laurent Caraffa in IEEE Transactions on image processing, vol 24 n° 4 (April 2015)
[article]
Titre : The guided bilateral filter: When the joint/cross bilateral filter becomes robust Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurent Caraffa , Auteur ; Jean-Philippe Tarel, Auteur ; Pierre Charbonnier, Auteur Année de publication : 2015 Article en page(s) : pp 1199 - 1208 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] convexité
[Termes IGN] filtre de Gauss
[Termes IGN] lissage de données
[Termes IGN] méthode du maximum de vraisemblance (estimation)
[Termes IGN] rapport signal sur bruitRésumé : (auteur) The bilateral filter and its variants, such as the joint/cross bilateral filter, are well-known edge-preserving image smoothing tools used in many applications. The reason of this success is its simple definition and the possibility of many adaptations. The bilateral filter is known to be related to robust estimation. This link is lost by the ad hoc introduction of the guide image in the joint/cross bilateral filter. We here propose a new way to derive the joint/cross bilateral filter as a particular case of a more generic filter, which we name the guided bilateral filter. This new filter is iterative, generic, inherits the robustness properties of the robust bilateral filter, and uses a guide image. The link with robust estimation allows us to relate the filter parameters with the statistics of input images. A scheme based on graduated nonconvexity is proposed, which allows converging to an interesting local minimum even when the cost function is nonconvex. With this scheme, the guided bilateral filter can handle non-Gaussian noise on the image to be filtered. A complementary scheme is also proposed to handle non-Gaussian noise on the guide image even if both are strongly correlated. This allows the guided bilateral filter to handle situations with more noise than the joint/cross bilateral filter can work with and leads to high peak signal-to-noise ratio values as shown experimentally. Numéro de notice : A2015--120 Affiliation des auteurs : non IGN Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TIP.2015.2389617 Date de publication en ligne : 08/01/2015 En ligne : https://doi.org/10.1109/TIP.2015.2389617 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102901
in IEEE Transactions on image processing > vol 24 n° 4 (April 2015) . - pp 1199 - 1208[article]The Guided Bilateral Filter: When the Joint/Cross Bilateral Filter Becomes Robust / Laurent Caraffa (2015)
Titre : The Guided Bilateral Filter: When the Joint/Cross Bilateral Filter Becomes Robust Type de document : Article/Communication Auteurs : Laurent Caraffa , Auteur ; Jean-Philippe Tarel, Auteur ; Pierre Charbonnier, Auteur Editeur : New-York : IEEE Computer society Année de publication : 2015 Importance : 10 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] convexité
[Termes IGN] filtre
[Termes IGN] filtre de Gauss
[Termes IGN] lissage de données
[Termes IGN] méthode du maximum de vraisemblance (estimation)
[Termes IGN] rapport signal sur bruitRésumé : (auteur) The bilateral filter and its variants, such as the joint/cross bilateral filter, are well-known edge-preserving image smoothing tools used in many applications. The reason of this success is its simple definition and the possibility of many adaptations. The bilateral filter is known to be related to robust estimation. This link is lost by the ad hoc introduction of the guide image in the joint/cross bilateral filter. We here propose a new way to derive the joint/cross bilateral filter as a particular case of a more generic filter, which we name the guided bilateral filter. This new filter is iterative, generic, inherits the robustness properties of the robust bilateral filter, and uses a guide image. The link with robust estimation allows us to relate the filter parameters with the statistics of input images. A scheme based on graduated nonconvexity is proposed, which allows converging to an interesting local minimum even when the cost function is nonconvex. With this scheme, the guided bilateral filter can handle non-Gaussian noise on the image to be filtered. A complementary scheme is also proposed to handle non-Gaussian noise on the guide image even if both are strongly correlated. This allows the guided bilateral filter to handle situations with more noise than the joint/cross bilateral filter can work with and leads to high peak signal-to-noise ratio values as shown experimentally. Numéro de notice : C2015-066 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/TIP.2015.2389617 En ligne : https://doi.org/10.1109/TIP.2015.2389617 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99589
Titre : Data Analysis : Statistical and Computational Methods for Scientists and Engineers Type de document : Monographie Auteurs : Siegmund Brandt, Auteur Editeur : Springer International Publishing Année de publication : 2014 Importance : 532 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-319-03762-2 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] analyse de variance
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo
[Termes IGN] méthode des moindres carrés
[Termes IGN] méthode du maximum de vraisemblance (estimation)
[Termes IGN] probabilités
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] statistiques
[Termes IGN] variable aléatoireRésumé : (éditeur) The fourth edition of this successful textbook presents a comprehensive introduction to statistical and numerical methods for the evaluation of empirical and experimental data. Equal weight is given to statistical theory and practical problems. The concise mathematical treatment of the subject matter is illustrated by many examples, and for the present edition a library of Java programs has been developed. It comprises methods of numerical data analysis and graphical representation as well as many example programs and solutions to programming problems. The programs (source code, Java classes, and documentation) and extensive appendices to the main text are available for free download from the book’s page at www.springer.com.
Contents: Probabilities. Random variables. Random numbers and the Monte Carlo Method. Statistical distributions (binomial, Gauss, Poisson). Samples. Statistical tests. Maximum Likelihood. Least Squares. Regression. Minimization. Analysis of Variance. Time series analysis.
Audience: The book is conceived both as an introduction and as a work of reference. In particular it addresses itself to students, scientists and practitioners in science and engineering as a help in the analysis of their data in laboratory courses, working for bachelor or master degrees, in thesis work, and in research and professional work.Note de contenu : 1- Introduction
2- Probabilities
3- Random Variables: Distributions
4- Computer Generated Random Numbers: The Monte Carlo Method
5- Some Important Distributions and Theorems
6- Samples
7- The Method of Maximum Likelihood
8- Testing Statistical Hypotheses
9- The Method of Least Squares
10- Function Minimization
11- Analysis of Variance
12- Linear and Polynomial Regression
13- Time Series AnalysisNuméro de notice : 25778 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Monographie En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-319-03762-2 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94973
Titre : Bayesian and frequentist regression methods Type de document : Monographie Auteurs : Jon Wakefield, Auteur Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2013 Importance : 697 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-4419-0925-1 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Statistiques
[Termes IGN] estimation bayesienne
[Termes IGN] fonction spline
[Termes IGN] inférence
[Termes IGN] méthode du maximum de vraisemblance (estimation)
[Termes IGN] méthode fondée sur le noyau
[Termes IGN] modèle de régression
[Termes IGN] modèle linéaire
[Termes IGN] modèle non linéaire
[Termes IGN] régression
[Termes IGN] théorème de BayesRésumé : (éditeur) Bayesian and Frequentist Regression Methods provides a modern account of both Bayesian and frequentist methods of regression analysis. Many texts cover one or the other of the approaches, but this is the most comprehensive combination of Bayesian and frequentist methods that exists in one place. The two philosophical approaches to regression methodology are featured here as complementary techniques, with theory and data analysis providing supplementary components of the discussion. In particular, methods are illustrated using a variety of data sets. The majority of the data sets are drawn from biostatistics but the techniques are generalizable to a wide range of other disciplines. While the philosophy behind each approach is discussed, the book is not ideological in nature and an emphasis is placed on practical application. It is shown that, in many situations, careful application of the respective approaches can lead to broadly similar conclusions. To use this text, the reader requires a basic understanding of calculus and linear algebra, and introductory courses in probability and statistical theory. The book is based on the author's experience teaching a graduate sequence in regression methods. The book website contains all of the code to reproduce all of the analyses and figures contained in the book. Note de contenu : 1- Inferential Approches
2- Independant data
3- Dependent data
4- Nonparametric modelingNuméro de notice : 25769 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : MATHEMATIQUE Nature : Monographie En ligne : https://doi.org/10.1007/978-1-4419-0925-1 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94957 Modélisation et statistique spatiales / Carlo Gaetan (2008)PermalinkEstimation et inférence du coefficient d'autorégression du modèle de Whittle sur un réseau d'interactions aléatoires faibles / D. Carillo in Revue internationale de géomatique, vol 17 n° 3-4 (septembre 2007 – février 2008)PermalinkError analysis of weekly station coordinates in the DORIS network / Simon D.P. Williams in Journal of geodesy, vol 80 n° 8-11 (November 2006)PermalinkEstimating the noise in space-geodetic positioning: the case of DORIS / Karine Le Bail in Journal of geodesy, vol 80 n° 8-11 (November 2006)PermalinkPermalinkCours de topométrie approfondie ES2 / Henri Duquenne (2003)PermalinkAnalyse statistique des données expérimentales / K. Protassov (2002)PermalinkEléments de modélisation pour l'analyse d'images / Bernard Chalmond (2000)PermalinkStatistical data analysis / G. Cowan (1998)PermalinkInterpretation of remotely sensed data using guided techniques for land cover analysis / Julien Flack (1995)Permalink