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Identifiant pérenne de la notice :
https://www.sudoc.fr/043391214
Type(s) de contenu (modes de consultation) :
Texte
Type de support matériel :
Volume
Titre :
Application de la géometrie différentielle à la statistique du modèle non-linéaire
/ Antoine Messéan
Thèse (version d'origine)
Alphabet du titre :
Latin
Auteur(s) :
Messéan, Antoine (1957-....)
. Auteur
Directeur de thèse inconnu
. Directeur de thèse
Université Paris-Sud (1970-2019)
. Organisme de soutenance
Université de Paris-Sud. Faculté des sciences d'Orsay (Essonne)
. Autre partenaire associé au travail universitaire
Date(s) :
1984
Langue(s) :
français
Pays :
France
Production :
1984
Description :
1 vol. (pagination multiple) : ill. ; 30 cm
Num. national de thèse :
1984PA112453
Thèse :
Thèse
de
docteur-ingénieur
:
Mathématiques
:
Paris
11
:
1984
Notes :
Partenaire(s) de recherche : Nom du laboratoire (Laboratoire). - Autre(s) contribution(s) : D. Dacunha-Castelle (Président du jury) ; J. Coursol, E. Jolivet, D. Picard, R. Tomassone, D. Dacunha-Castelle (Membres du jury) ; D. Picard (Rapporteur)
Note sur les droits d'utilisation :
Publication autorisée par le jury
Annexes :
Bibliogr., 3 p.
Résumé(s) :
Dans de nombreux domaines biologiques, nous sommes amenés à utiliser les techniques de la régression non linéaire. Or, si les problèmes numériques, sont en grande partie, résolus, les aspects statistiques s’appuient sur des résultats asymptotiques dont il convient de vérifier le comportement à distance finie. Ce travail concerne l'application de la géométrie différentielle au modèle non-linéaire. Cette approche géométrique est d'abord très simplement décrite et abondamment illustrée dans le cadre de la régression non-linéaire gaussienne avec variance constante. Ensuite, nous présentons la base théorique de la géométrie des familles exponentielles, qui nous fournit un cadre global d'approche de la régression non-linéaire et des ajustements de distributions. Enfin cette approche est appliquée à la régression non-linéaire avec variance fonction des paramètres de l'espérance.
In many biological fields, we have to use non-linear regression methods. But while the numerical aspects are, today, well known; only asymptotic results have been derived for the statistical properties. This work tries to evaluate the differential geometry approach in the nonlinear regression framework. Firstly, we describe the simple geometry of the nonlinear Gaussian regression model with constant variance; then we present the basic theory of the differential geometry of exponential families and apply it to the general nonlinear regression model with variance function of the parameters.
Titre(s) traduit(s) ajouté(s) par le catalogueur :
Application of differential geometry to non-linear models (anglais)
Sujets :
Analyse de régression
Géométrie différentielle
Régions
de
confiance
Efficacité
au
second
ordre
Forme ou Genre :
Thèses et écrits académiques
Liens externes
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Caractérisation du rôle de gènes PTR d'Arabidopsis thaliana dans le transport
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