Séminaire des Doctorant·e·s :

Le 30 juin 2011 à 17h30 - Salle 331

Présentée par Peyhardi Jean - IMAG

Combinaisons de modèles (semi) markoviens cachés et de modèles de régression. Un exemple de modélisation de croissance d'arbres forestiers.

Cette famille de modèles permet l'analyse de données structurées en phases successives, asynchrones entre individus et influencées par des covariables. La difficulté principale provient de l'introduction, à différents niveaux, de variables latentes. L'estimation se fait grâce à des algorithmes de type EM.