Un nouveau critère pour la sélection de l'ordre d'un modèle

H. AKAIKE (1973) a proposé le critère AIC (Akaike Information Criterion) pour l'estimation de l'ordre k d'un modèle statistique paramétré, incluant ce terme k dans une pénalisation de la vraisemblance. Il améliore ainsi le principe du maximum de vraisemblance. Néanmoins, la sélection par ce critère conduit asymptotiquement à une surestimation stricte de l'ordre. C'est pourquoi nous proposons l'emploi d'un nouveau critère convergent pour deux modèles paramétrés : un modèle autorégressif (AR) et un modèle de Markov. De façon générale, les critères utilisés sont composés d'un terme de logvraisemblance mesurant l'adéquation du modèle aux observations et d'un terme de pénalisation dépendant de la taille de l'échantillon et du nombre de paramètres libres du modèle. Les performances du nouveau critère sont étudiées sur des simulations, et comparées aux critères traditionnels AIC, BIC et φ

Évaluation de critères d’information pour les modèles de séries chronologiques

Il existe plusieurs critères d’information dont le but est de faciliter la sélection du modèle statistique représentant le mieux possible la réalité. Ces critères s’appliquent notamment au cas des modèles de séries chronologiques à une seule variable. La théorie asymptotique peut être utilisée pour faire un choix entre ces critères. Par exemple, si le modèle possède un ordre authentique, il peut être démontré que certains critères sont fortement convergents pour cet ordre. Historiquement, l’estimation en échantillon fini se base sur la sélection d’un ordre unique, même si plusieurs auteurs reconnaissent l’importance du cas où il n’existe pas de vrai ordre fini. Nous proposons ici un survol de la littérature sur les critères d’information et sur leur comparaison asymptotique et en échantillons finis. Nous présentons également quelques comparaisons de critères en échantillons finis en ne prenant pas pour acquis un ordre authentique au modèle. Nous utilisons alors une mesure de distance dans le but d’évaluer les performances de divers critères dans la sélection de modèles simulés. Cette mesure nous permet de juger l’exactitude de la sélection de l’ordre des modèles résultant de l’utilisation des critères (la sélection non optimale) par rapport à la sélection de l’ordre des modèles simulés (la sélection optimale). Ceci n’est pas possible dans le cas où l’on assume une forme vraie par rapport à laquelle on compare notre modèle

Utilisation de l'information photométrique pour la sélection des hyperparamètres en recalage géométrique d'images

National audienceCet article traite du recalage paramétrique d'images à partir de correspondances de points en environnement déformable. Dans ce problème, il est essentiel de déterminer des valeurs correctes pour les hyperparamètres tels que le nombre de points de contrôle du modèle de déformation, un paramètre de régularisation ou l'échelle d'un M-estimateur. Cela est souvent réalisé à la main par tâtonnement ou en optimisant un critère générique comme la validation croisée. Dans cet article, nous proposons un nouveau critère pour sélectionner différents hyperparamètres en combinant les avantages de l'approche géométrique et de l'approche photométrique au recalage d'images. Plus précisément, nous proposons de considérer les correspondances de points comme un jeu d'entrainement et la photométrie comme un jeu d'essai. L'approche proposée est robuste dans la mesure où elle résiste à la fois aux correspondances de points erronées et aux défauts des images comme les occultations ou les spécularités

Un modèle de mélange pour la classification croisée d'un tableau de données continue

National audienceContrairement aux méthodes de classification automatique habituelles, les méthodes de classification croisée traitent l'ensemble des lignes et l'ensemble des colonnes d'un tableau de données simultanément en cherchant à obtenir des blocs homogènes. Dans cet article, nous abordons la classification croisée lorsque le tableau de données porte sur un ensemble d'individus décrits par des variables quantitatives et, pour tenir compte de cet objectif, nous proposons un modèle de mélange adapté à la classification croisée conduisant à des critères originaux permettant de prendre en compte des situations plus complexes que les critères habituellement utilisés dans ce contexte. Les paramètres sont alors estimés par un algorithme EM généralisé (GEM) maximisant la vraisemblance des données observées. Nous proposons en outre une nouvelle expression du critère bayésien de l'information, appelée BIC_B, adaptée à notre situation pour évaluer le nombre de blocs. Des expériences numériques portant sur des données synthétiques permettent d'évaluer les performances de GEM et de BIC_B et de montrer l'intérêt de cette approche

Between-Year Survival and Rank Transitions in Male Black-Capped Chickadees (\u3cem\u3ePoecile Atricapillus\u3c/em\u3e): A Multistate Modeling Approach

In dominance-structured animal societies, variation in individual fitness is often related to social status. Like many passerine birds, Black-capped Chickadees (Poecile atricapillus) have a short average adult life-expectancy (Ø2 years); however, the maximum recorded life span is \u3e5× as long. Enhanced annual survival could contribute to greater lifetime reproductive success for male Black-capped Chickadees with high social rank. We used multistate capture–mark–recapture models to estimate annual survival of male Black-capped Chickadees in Ontario using resighting and recapture data collected from 1997 to 2002. Our goal was to evaluate support for an influence of rank on annual survival and estimate its effect size for a food-supplemented study site. We also statistically modeled the probability of between-year rank transitions. Model selection based on Akaike’s information criterion provided support for an effect of rank on survival. However, multimodel inference revealed that the size of the effect was rather small. Over the six study years, model-averaged estimates of the survival benefit of high versus low rank ranged from 5.0 to 7.3%. As expected, survival was strongly year-dependent, with model-averaged estimates of annual survival probability varying between 0.36 and 0.73. Age was an important predictor of the probability of rank transitions. Low-ranked second-year birds were less likely than older low-ranked birds to advance to high rank between years; likewise, high-ranked after-second-year birds were less likely to drop in rank. Other studies have found larger effects of rank on survival than we observed here. Future research should consider how interactions between social and environmental factors influence annual survival

Filtrage spatial robuste à partir d'un sous-ensemble optimal d'électrodes en BCI EEG

La réalisation d'une interface cerveau machine EEG nécessite généralement l'utilisation d'un grand nombre d'électrodes, causant la gêne de l'utilisateur et augmentant considérablement le coût calculatoire des traitements. Cependant, un choix judicieux de l'emplacement des ces électrodes peut permettre une réduction importante de leur nombre sans perte significative en performance. Cet article présente une méthode de sélection automatique d'un sous-ensemble quasi optimal d'électrodes et de filtres spatiaux calculés par Common Spatial Pattern (CSP) . Cette méthode, basée sur un calcul de coefficient de détermination multiple et l'utilisation du critère d'Akaike, est traitée de manière à résister aux artefacts par l'utilisation d'estimateurs robustes de variance et de matrice de covariance . Il est ainsi montré qu'une réduction très importante du nombre d'électrode est possible sans perte d'information sur les caractéristiques spatiales et que cette méthode résiste parfaitement à un grand nombre d'artefacts lorsque les signaux sont corrompus par des artefacts

Cinétique de décroissance de la surface verte et estimation du rendement du blé d'hiver

Estimating winter wheat yield through the decreasing phase of its green area. A large number of agrometeorological models for crop yield assessment are available with various levels of complexity and empiricism. However, the current development of models for wheat yield forecasting does not always reflect the inclusion of the loss of valuable green area and its relation to biotic and abiotic processes in production situation. In this study the senescence phase of winter wheat (Triticum aestivum L.) is monitored through the GAI (Green Area Index), calculated from digital hemispherical photographies taken over plots in Belgium, Grand-Duchy of Luxembourg and France. Two curve-fitting functions (modified Gompertz and modified logistic) are used to describe the senescence phase. Metrics derived from these functions and characterizing this phase (i.e. the maximum value of GAI, the senescence rate and the time taken to reach either 37% or 50% of the green surface in the senescent phase) are related to final grain yields. The regression-based models calculated with these metrics showed that final yield could be estimated with a coefficient of determination of 0.83 and a RMSE of 0.48 t·ha-1. Such simple models may be considered as a first yield estimates that may be performed in order to provide a better integrated yield assessment in operational systems. Indeed, estimation of cereal-crop production, particularly wheat, is considered as a priority in most crop research programs due to the relevance of food grain to world agricultural production

Analyse de la fiabilité d’une structure spatiale

L’analyse de la fiabilité des grandes structures est difficile car le nombre de variables aléatoires d’entrée et le nombre de réponses à traiter sont généralement grands. Lorsque le comportement mécanique de la structure n’est pas fortement non-linéaire, les surfaces de réponse présentent des outils intéressants pour évaluer la fiabilité. Ce papier expose une stratégie de résolution appliquée à une structure spatiale. Elle consiste à simplifier le problème initial dans le but de conserver l’information essentielle. Pour cela, la réduction s’appuie sur la sélection des variables les plus pertinentes. Un indicateur d’erreur est utilisé pour valider la précision des résultats. Des tirages de Monte Carlo viennent corroborer certains résultats