Trends of Antibiotic Resistance (AR) in Mesophilic and Psychrotrophic Bacterial Populations During Cold Storage of Raw Milk, Produced by Organic and Conventional Farming Systems

chapitre numéro 4International audienc

A new approach to sensitivity analysis based on PLS regression

International audienc

PLS1DEV21

Programme de sélection de variables dans le cadre de la régression PLS1

Plans d’expériences optimaux : un exposé didactique

Cet article est un exposé didactique sur les plans d’expériences optimaux, essentiellement pour les modèles linéaires. Son objectif est de donner les définitions et les modes de construction des principaux plans optimaux rencontrés, avec un éclairage basé sur des exemples très simples. Le public visé est d’abord celui des personnels de recherche qui souhaitent améliorer leur démarche experimentale, face à des problèmes expérimentaux caracterisés par des contraintes de divers typesThis paper is a didactic article on the optimal experimental designs, primarily for the linear models. Its objective is to give the definitions and the methods of construction of the principal optimal plans met, with a lighting based on very simple examples. The public concerned is initially that of the engineers of research who wish to improve their experimental approach, relatively to experimental problems characterized by constraints of various type

Global Sensitivity analysis : SIVIP method (SAS:IML language)

A novel approach to conduct a Global Sensitivity Analysis (GSA) is proposed in this article. It is based on Partial Least Squares Regression (PLS) metamodelling, used in conjunction with a D-optimal computer experiment design. This approach is particularly well adapted when the following three speci c constraints exist: (i) The simulation cost of the original numerical model is very high (long computing time), limiting computation to just tens of hundreds of simulation runs, whereas the usual GSA methods (typically, those based on LHS or Sobol sequences) require thousands or tens of thousands of simulation runs; (ii) The inputs are not independent because some of them are stochastically linked (correlated) or even deterministically (functionally) linked; (iii) Some inputs are of a qualitative (categorical) nature. This novel approach, proposed in a deterministic context, makes it possible to de ne and compute novel sensitivity indices, referred to here as SIVIP, not to be confused with those of Sobol. This approach is applied here on a sheries management problem using the ISIS-FISH modelling framework of the French Research Institute for Exploitation of the Sea (IFREMER)

Contribution à l'étude et au calcul de critères de plans d'expériences optimaux pour des modèles de régression non linéaire

Thèse No : 99 CNAM 0340Le critère de X-optimalité, proposé par Vila en 1985, est un critère exact adapté à la construction de plans d'expériences non séquentiels pour l'estimation de paramètres d'un modèle de régression non linéaire. Le travail présent s'exprime selon deux axes principaux : A/ Le premier axe est une contribution à l'étude de la robustesse des plans d'expériences X-optimaux par rapport aux plans D-optimaux, quand le conditionnement a priori est partiellement ou complètement erroné, ainsi que la loi des erreurs. Les résultats de simulation obtenus avec des lois bimodales conduisent à conclure que la robustesse peut être acquise si le domaine paramétrique défini a priori est d'un type que nous qualifions d'utile. Ce caractère d'utilité se manifeste notamment quand la fonction intégrande du critère de X-optimalité est non tronquée sur ce domaine paramétrique et que, simultanément les fractions de domaine non incluses dans les isocontours de plus bas niveau représentent une faible proportion du domaine total. On propose alors de choisir l'intérieur d'un isocontour de cet intégrande, comme nouveau domaine paramétrique a priori. B/ Le second axe s'exprime dans le contexte de l'optimisation stochastique, plus spécifiquement dans l'amélioration du processus de Fabian. A la suite d'études numériques approfondies on a adapté une technique de réduction de variance par échantillonnage selon l'importance. Ce type d'échantillonnage repose ici sur la simulation de réalisations issues d'une pseudo-densité de probabilité par une méthode multidimensionnelle de rejet que nous avons validée. Le résultat principal est une atteinte très rapide du voisinage de la solution. Enfin, nous examinons plusieurs procédures d'arrêt du processus de minimisation. Les retombées concrètes de l'ensemble de ce travail, peuvent aider à rendre plus efficace la recherche de plans X-optimaux pour des modèles d'applications industrielles souvent caractérisés par de nombreux paramètres et variables explicatives