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Dissertations / Theses on the topic 'Imputation de données manquantes'

Author: Grafiati

Published: 22 February 2025

Last updated: 31 July 2025

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Bernard, Francis. "Méthodes d'analyse des données incomplètes incorporant l'incertitude attribuable aux valeurs manquantes." Mémoire, Université de Sherbrooke, 2013. http://hdl.handle.net/11143/6571.

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Abstract:

Lorsqu'on réalise une analyse des données dans le cadre d'une enquête, on est souvent confronté au problème des données manquantes. L'une des solutions les plus fréquemment utilisées est d'avoir recours aux méthodes d'imputation simple. Malheureusement, ces méthodes souffrnt d'un handicap important : les estimations courantes basées sur les valeurs observées et imputées considèrent à tort les valeurs imputées comme des valeurs connues, bien qu'une certaine forme d'incertitude plane au sujet des valeurs à imputer. En particulier, les intervalles de confiance pour les paramètres d'intérêt basés

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Audigier, Vincent. "Imputation multiple par analyse factorielle : Une nouvelle méthodologie pour traiter les données manquantes." Thesis, Rennes, Agrocampus Ouest, 2015. http://www.theses.fr/2015NSARG015/document.

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Abstract:

Cette thèse est centrée sur le développement de nouvelles méthodes d'imputation multiples, basées sur des techniques d'analyse factorielle. L'étude des méthodes factorielles, ici en tant que méthodes d'imputation, offre de grandes perspectives en termes de diversité du type de données imputées d'une part, et en termes de dimensions de jeux de données imputés d'autre part. Leur propriété de réduction de la dimension limite en effet le nombre de paramètres estimés.Dans un premier temps, une méthode d'imputation simple par analyse factorielle de données mixtes est détaillée. Ses propriétés sont é

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Héraud, Bousquet Vanina. "Traitement des données manquantes en épidémiologie : application de l’imputation multiple à des données de surveillance et d’enquêtes." Thesis, Paris 11, 2012. http://www.theses.fr/2012PA11T017/document.

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Abstract:

Le traitement des données manquantes est un sujet en pleine expansion en épidémiologie. La méthode la plus souvent utilisée restreint les analyses aux sujets ayant des données complètes pour les variables d’intérêt, ce qui peut réduire lapuissance et la précision et induire des biais dans les estimations. L’objectif de ce travail a été d’investiguer et d’appliquer une méthode d’imputation multiple à des données transversales d’enquêtes épidémiologiques et de systèmes de surveillance de maladies infectieuses. Nous avons présenté l’application d’une méthode d’imputation multiple à des études de

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Croiseau, Pascal. "Influence et traitement des données manquantes dans les études d'association sur trios : application à des données sur la sclérose en plaques." Paris 11, 2008. http://www.theses.fr/2008PA112021.

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Abstract:

Pour tester l’association entre une maladie et un jeu de marqueurs, ou pour estimer les risques de la maladie, différentes méthodes ont été développés. Plusieurs de ces méthodes nécessitent que les individus soient génotypés pour l’ensemble des marqueurs et lorsque cette condition n’est pas respectée, les individus avec données manquantes sont alors exclus de l’analyse. Nous avons pu montrer que cette solution, qui conduit à une diminution importante de la taille de l’échantillon, pouvait aboutir à une perte de puissance pour détecter une association mais également à de fausses conclusions. Au

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Etourneau, Lucas. "Contrôle du FDR et imputation de valeurs manquantes pour l'analyse de données de protéomiques par spectrométrie de masse." Electronic Thesis or Diss., Université Grenoble Alpes, 2024. http://www.theses.fr/2024GRALS001.

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Abstract:

La protéomique consiste en la caractérisation du protéome d’un échantillon biologique, c’est-à-dire l’ensemble des protéines qu’il contient, et ce de la manière la plus exhaustive possible. Par l’identification et la quantification de fragments de protéines analysables en spectrométrie de masse (appelés peptides), la protéomique donne accès au niveau d’expression des gènes à un instant donné, ce qui est une information capitale pour améliorer la compréhension des mécanismes moléculaires en jeu au sein du vivant. Ces expériences produisent de grandes quantités de données, souvent complexes à in

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Héraud, Bousquet Vanina. "Traitement des données manquantes en épidémiologie : Application de l'imputation multiple à des données de surveillance et d'enquêtes." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00713926.

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Abstract:

Le traitement des données manquantes est un sujet en pleine expansion en épidémiologie. La méthode la plus souvent utilisée restreint les analyses aux sujets ayant des données complètes pour les variables d'intérêt, ce qui peut réduire lapuissance et la précision et induire des biais dans les estimations. L'objectif de ce travail a été d'investiguer et d'appliquer une méthode d'imputation multiple à des données transversales d'enquêtes épidémiologiques et de systèmes de surveillance de maladies infectieuses. Nous avons présenté l'application d'une méthode d'imputation multiple à des études de

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Lorga, Da Silva Ana. "Tratamento de dados omissos e métodos de imputação em classificação." Doctoral thesis, Instituto Superior de Economia e Gestão, 2005. http://hdl.handle.net/10400.5/3849.

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Abstract:

Doutoramento em Matemática Aplicada à Economia e à Gestão<br>Neste trabalho, pretende-se estudar o efeito dos dados omissos em classificação de variáveis, principalmente em classificação hierárquica ascendente, de acordo com.òs seguintes factores: percentagens de dados omissos, métodos de imputação, coeficientes de semelhança-e métodos de classificação. Supõe-se que os dados omissos são do tipo MAR ("missing at random"), isto é, a presença de dados omissos não depende dos valores omissos, nem das variáveis com dados omissos, mas depende de valores observados sobre outras variáveis da matriz de

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Marti, soler Helena. "Modélisation des données d'enquêtes cas-cohorte par imputation multiple : Application en épidémiologie cardio-vasculaire." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00779739.

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Abstract:

Les estimateurs pondérés généralement utilisés pour analyser les enquêtes cas-cohorte ne sont pas pleinement efficaces. Or, les enquêtes cas-cohorte sont un cas particulier de données incomplètes où le processus d'observation est contrôlé par les organisateurs de l'étude. Ainsi, des méthodes d'analyse pour données manquant au hasard (MA) peuvent être pertinentes, en particulier, l'imputation multiple, qui utilise toute l'information disponible et permet d'approcher l'estimateur du maximum de vraisemblance partielle.Cette méthode est fondée sur la génération de plusieurs jeux plausibles de donn

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Geronimi, Julia. "Contribution à la sélection de variables en présence de données longitudinales : application à des biomarqueurs issus d'imagerie médicale." Thesis, Paris, CNAM, 2016. http://www.theses.fr/2016CNAM1114/document.

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Abstract:

Les études cliniques permettent de mesurer de nombreuses variables répétées dans le temps. Lorsque l'objectif est de les relier à un critère clinique d'intérêt, les méthodes de régularisation de type LASSO, généralisées aux Generalized Estimating Equations (GEE) permettent de sélectionner un sous-groupe de variables en tenant compte des corrélations intra-patients. Les bases de données présentent souvent des données non renseignées et des problèmes de mesures ce qui entraîne des données manquantes inévitables. L'objectif de ce travail de thèse est d'intégrer ces données manquantes pour la séle

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Mehanna, Souheir. "Data quality issues in mobile crowdsensing environments." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASG053.

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Abstract:

Les environnements de capteurs mobiles sont devenus le paradigme de référence pour exploiter les capacités de collecte des appareils mobiles et recueillir des données variées en conditions réelles. Pour autant, garantir la qualité des données recueillies reste une tâche complexe car les capteurs, souvent à bas coûts et ne fonctionnant pas toujours de façon optimale, peuvent être sujets à des dysfonctionnements, des erreurs, voire des pannes. Comme la qualité des données a un impact direct et significatif sur les résultats des analyses ultérieures, il est crucial de l'évaluer. Dans notre travai

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Chion, Marie. "Développement de nouvelles méthodologies statistiques pour l'analyse de données de protéomique quantitative." Thesis, Strasbourg, 2021. http://www.theses.fr/2021STRAD025.

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Abstract:

L’analyse protéomique consiste à étudier l’ensemble des protéines exprimées par un système biologique donné, à un moment donné et dans des conditions données. Les récents progrès technologiques en spectrométrie de masse et en chromatographie liquide permettent d’envisager aujourd’hui des études protéomiques à large échelle et à haut débit. Ce travail de thèse porte sur le développement de méthodologies statistiques pour l’analyse des données de protéomique quantitative et présente ainsi trois principales contributions. La première partie propose d’utiliser des modèles de régression par spline

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Geronimi, Julia. "Contribution à la sélection de variables en présence de données longitudinales : application à des biomarqueurs issus d'imagerie médicale." Electronic Thesis or Diss., Paris, CNAM, 2016. http://www.theses.fr/2016CNAM1114.

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Abstract:

Les études cliniques permettent de mesurer de nombreuses variables répétées dans le temps. Lorsque l'objectif est de les relier à un critère clinique d'intérêt, les méthodes de régularisation de type LASSO, généralisées aux Generalized Estimating Equations (GEE) permettent de sélectionner un sous-groupe de variables en tenant compte des corrélations intra-patients. Les bases de données présentent souvent des données non renseignées et des problèmes de mesures ce qui entraîne des données manquantes inévitables. L'objectif de ce travail de thèse est d'intégrer ces données manquantes pour la séle

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Phan, Thi-Thu-Hong. "Elastic matching for classification and modelisation of incomplete time series." Thesis, Littoral, 2018. http://www.theses.fr/2018DUNK0483/document.

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Abstract:

Les données manquantes constituent un challenge commun en reconnaissance de forme et traitement de signal. Une grande partie des techniques actuelles de ces domaines ne gère pas l'absence de données et devient inutilisable face à des jeux incomplets. L'absence de données conduit aussi à une perte d'information, des difficultés à interpréter correctement le reste des données présentes et des résultats biaisés notamment avec de larges sous-séquences absentes. Ainsi, ce travail de thèse se focalise sur la complétion de larges séquences manquantes dans les séries monovariées puis multivariées peu

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Dupuy, Mariette. "Analyse des caractéristiques électriques pour la détection des sujets à risque de mort subite cardiaque." Electronic Thesis or Diss., Bordeaux, 2025. http://www.theses.fr/2025BORD0002.

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Abstract:

La mort subite cardiaque (MSC) représente 30% de la mortalité adulte des pays industrialisés. La majeure partie des MSC est la conséquence d’une arythmie appelée fibrillation ventriculaire, elle-même étant la conséquence d’un muscle cardiaque présentant des anomalies structurelles. Malgré l’existence de thérapies efficaces, la majorité des individus présentant un risque de MSC ne sont pas identifiés de manière préventive à cause de l’absence d’examen disponible. Le développement de marqueurs spécifiques sur des enregistrements électrocardiographiques permettrait une identification et une strat

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Moreno, Betancur Margarita. "Regression modeling with missing outcomes : competing risks and longitudinal data." Thesis, Paris 11, 2013. http://www.theses.fr/2013PA11T076/document.

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Abstract:

Les données manquantes sont fréquentes dans les études médicales. Dans les modèles de régression, les réponses manquantes limitent notre capacité à faire des inférences sur les effets des covariables décrivant la distribution de la totalité des réponses prévues sur laquelle porte l'intérêt médical. Outre la perte de précision, toute inférence statistique requière qu'une hypothèse sur le mécanisme de manquement soit vérifiée. Rubin (1976, Biometrika, 63:581-592) a appelé le mécanisme de manquement MAR (pour les sigles en anglais de « manquant au hasard ») si la probabilité qu'une réponse soit m

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Faucheux, Lilith. "Learning from incomplete biomedical data : guiding the partition toward prognostic information." Electronic Thesis or Diss., Université Paris Cité, 2021. http://www.theses.fr/2021UNIP5242.

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Abstract:

Cette thèse porte sur l'apprentissage de partitions dans un contexte de données incomplètes. Deux développements méthodologiques sont présentés, ainsi que des applications dans le domaine biomédical. La première méthode développée permet, en présence de données incomplètes, un apprentissage de partitions non supervisé. Deux types de données incomplètes ont été considérés : des données manquantes et des données censurées à gauche (dont la valeur est « inférieure à un seuil de détection »). La problématique des données incomplètes a été prise en compte par imputation multiple (MI). Pour permettr

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Nadif, Mohamed. "Classification automatique et données manquantes." Metz, 1991. http://docnum.univ-lorraine.fr/public/UPV-M/Theses/1991/Nadif.Mohamed.SMZ912.pdf.

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Abstract:

Face à un problème pratique de traitements de données, il arrive souvent qu'un certain nombre desdites données se trouve manquer, et dont l'absence peut être imputable à diverses raisons comme une erreur de saisie ou d'expérimentation ou un refus de répondre. Notre travail a consisté à classifier un ensemble d'individus décrits par des variables binaires ou qualitatives nominales sachant que certaines de ces variables n'ont pas été relevées. Les modèles probabilistes étant notre principal outil pour étudier et proposer des solutions au problème de la classification automatique en présence de d

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Silva, Gonçalves da Costa Lorga da Ana Isabel. "Données manquantes et méthodes d'imputation en classification." Paris, CNAM, 2005. http://www.theses.fr/2005CNAM0719.

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Abstract:

In this work we aimed to study the effect of missing data in classification of variables; mainly in ascending hierarchical classification, according to the following factors; amount of missing data, imputation techniques, similarly coefficient and classification criterion. We used as techniques in presence of missing data, listwise and pairwise; as simple imputation methods, an EM algorithm, the OLS regression method, the NIPALS algorithm and a PLS regression method. As mutiple imputation, we used a method based on the OLS regression and a new one based on PLS, combined by the mean value of th

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Bahamonde, Natalia. "Estimation de séries chronologiques avec données manquantes." Paris 11, 2007. http://www.theses.fr/2007PA112115.

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20

El-Taib, El-Rafehi Ahmed. "Estimation des données manquantes dans les séries chronologiques." Montpellier 2, 1992. http://www.theses.fr/1992MON20239.

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Abstract:

L'objectif de la these est de developper, de facon la plus exhaustive possible, la maniere de traiter, statistiquement, le probleme des donnees manquantes dans une collection d'informations chiffrees. En excluant le comportement facile, mais pourtant souvent employe, qui consiste a remplacer la (les) donnee(s) manquante(s) par l'intuition (sondages), le repiquage (series temporelles), ou l'elimination de lignes d'un tableau (statistiques multivariees). Nous proposons au contraire de realiser des choix, les plus pertinents possibles, dans la liste des solutions preconisees par les statisticiens

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Barhoumi, Mohamed Adel. "Traitement des données manquantes dans les données de panel : cas des variables dépendantes dichotomiques." Thesis, Université Laval, 2006. http://www.theses.ulaval.ca/2006/23619/23619.pdf.

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Fiot, Céline. "Extraction de séquences fréquentes : des données numériques aux valeurs manquantes." Phd thesis, Montpellier 2, 2007. http://www.theses.fr/2007MON20056.

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Abstract:

La quantité de données aujourd'hui emmagasinées dans tous les domaines ainsi que leur diversité d'origines et de formats rendent impossibles l'analyse, le résumé ou l'extraction manuelle de connaissances. Pour répondre à ces besoins, diverses communautés se sont intéressées à la conception et au développement d'outils permettant d'extraire automatiquement de la connaissance de ces grandes bases. Désormais ces travaux visent à prendre en compte l'hétérogénéité de ces données, de leur format et de leur qualité. Notre travail s'inscrit dans cet axe de recherche et, plus précisément, dans le conte

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Fiot, Céline. "Extraction de séquences fréquentes : des données numériques aux valeurs manquantes." Phd thesis, Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00179506.

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Abstract:

La quantité de données aujourd'hui emmagasinées dans tous les domaines ainsi que leur diversité d'origines et de formats rendent impossibles l'analyse, le résumé ou l'extraction manuelle de connaissances. Pour répondre à ces besoins, diverses communautés se sont intéressées à la conception et au développement d'outils permettant d'extraire automatiquement de la connaissance de ces grandes bases. Désormais ces travaux visent à prendre en compte l'hétérogénéité de ces données, de leur format et de leur qualité. Notre travail s'inscrit dans cet axe de recherche et, plus précisément, dans le conte

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Gu, Co Weila Vila. "Méthodes statistiques et informatiques pour le traitement des données manquantes." Phd thesis, Conservatoire national des arts et metiers - CNAM, 1997. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00808585.

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Abstract:

Cette thèse est consacrée au traitement des données manquantes. Des méthodes descriptives (analyse en composantes principales, analyse des correspondances dont analyse homogène et la classification automatique) sont étudiées dans le cadre des données incomplètes. La seconde partie est consacrée à des problèmes de fusion de fichiers et analyses homogène y est introduite.

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Ladjouze, Salim. "Problèmes d'estimation dans les séries temporelles stationnaires avec données manquantes." Phd thesis, Université Joseph Fourier (Grenoble ; 1971-2015), 1986. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00319946.

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Abstract:

Le problème des données manquantes a été abordé en introduisant les processus modulés en amplitude. Les propriétés de type ergodique (ergodicité au k-ième degré) sont étudiées dans le cadre des processus asymptotiquement stationnaires. Dans le domaine non paramétrique on étudie la consistance de deux estimateurs de la fonction de covariance et la variance asymptotique de l'un deux. On propose ensuite une méthode générale d'estimation de la fonction de densité spectrale du processus étudié. L'estimateur obtenu est étudié du point de vue biais et variance asymptotiques. Des méthodes d'estimation

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Demange, Sébastien. "Contributions à la reconnaissance automatique de la parole avec données manquantes." Phd thesis, Université Henri Poincaré - Nancy I, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00187953.

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Abstract:

Ce mémoire propose, dans un premier temps, une introduction détaillée de la reconnaissance automatique de la parole avec données manquantes appuyée par de nombreuses références bibliographiques. Il est montré que l'estimation de masques constitue une étape cruciale. En effet, la qualité des masques estimés conditionne les performances du système de reconnaissance. L'amélioration de la fiabilité des masques constitue donc un enjeu important. Dans un second temps, les travaux menés dans le cadre de l'estimation bayésienne des masques de données manquantes sont présentés. D'une part je propose de

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Resseguier, Noémie. "Méthodes de gestion des données manquantes en épidémiologie. : Application en cancérologie." Thesis, Aix-Marseille, 2013. http://www.theses.fr/2013AIXM5063.

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Abstract:

La problématique de la gestion des données manquantes dans les études épidémiologiques est un sujet qui intéressera tous les chercheurs impliqués dans l’analyse des données recueillies et dans l’interprétation des résultats issus de ces analyses. Et même si la question de la gestion des données manquantes et de leur impact sur la validité des résultats obtenus est souvent discutée, cesont souvent les méthodes de traitement des données manquantes les plus simples mais pas toujours les plus valides qui sont utilisées en pratique. L’utilisation de chacune de ces méthodes suppose un certain nombre

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Vidal, Vincent. "Échantillonnage de Gibbs avec augmentation de données et imputation multiple." Thesis, Université Laval, 2006. http://www.theses.ulaval.ca/2006/23906/23906.pdf.

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Dellagi, Hatem. "Estimations paramétrique et non paramétrique des données manquantes : application à l'agro-climatologie." Paris 6, 1994. http://www.theses.fr/1994PA066546.

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Abstract:

Dans ce travail nous proposons deux méthodes d'estimation des données manquantes. Dans le cas de l'estimation paramétrique et afin de résoudre le problème par la prévision, nous exploitons l'estimateur décale (E. D) de la partie autorégressive d'un modèle ARMA scalaire pour estimer la matrice de covariance In dont la consistance forte est prouvée sous des conditions ayant l'avantage de s'exprimer en fonction des trajectoires et identifier les coefficients de la partie moyenne mobile et la variance du bruit blanc. En analyse des correspondances et afin d'estimer les données manquantes d'un tabl

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Ben, Othman Amroussi Leila. "Conception et validation d’une méthode de complétion des valeurs manquantes fondée sur leurs modèles d’apparition." Caen, 2011. http://www.theses.fr/2011CAEN2067.

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Abstract:

L'extraction de connaissances à partir de données incomplètes constitue un axe de recherche en plein essor. Dans cette thèse, nous y contribuons par la proposition d'une méthode de complétion des valeurs manquantes. Nous commençons par aborder cette problématique par la définition de modèles d'apparition des valeurs manquantes. Nous en proposons une nouvelle typologie en fonction des données connues et nous les caractérisons de façon non redondante grâce à la base d'implications propres. Un algorithme de calcul de cette base de règles, formalisé à partir de la théorie des hypergraphes, est éga

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Yuan, Shuning. "Méthodes d'analyse de données GPS dans les enquêtes sur la mobilité des personnes : les données manquantes et leur estimation." Paris 1, 2010. http://www.theses.fr/2010PA010074.

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Abstract:

Améliorer l'observation des comportements de déplacement est maintenant possible: d’une part, les méthodologies d’enquête ont évolué : nous sommes passés de l’ère PAPI (Paper And Pencil Interview) à l’ère CATI ou CAPI (Computer Assisted Telephon Interview ou Personal Interview) ; d’autre part, les nouvelles technologies (localisation automatique par satellite, téléphonie mobile, etc. ) permettent d’améliorer considérablement la précision du cadre temporel (heures de départ, d’arrivée. . . ) et spatial (distances et lieux d’activité) des déplacements. Le relevé des traces GPS apporte, avec une

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Nguyen, Dinh Tuan. "Propriétés asymtpotiques et inférence avec des données manquantes pour les modèles de maintenance imparfaite." Thesis, Troyes, 2015. http://www.theses.fr/2015TROY0034/document.

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Abstract:

Cette thèse est consacrée à la modélisation de la maintenance imparfaite par les modèles statistiques. La maintenance imparfaite est le cas intermédiaire de deux situations extrêmes : la maintenance minimale où le système est remis en état qu’il se trouve juste avant la défaillance, et la maintenance parfaite où le système est remplacé à neuf. Dans ce cadre, les expressions analytiques des grandeurs de fiabilité d’un modèle de maintenance imparfaite sont développées. La convergence du modèle est soulignée, et les lois asymptotiques dans le régime stationnaire sont proposées. Ensuite, les lois

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Rioult, François. "Extraction de connaissances dans les bases de données comportant des valeurs manquantes ou un grand nombre d'attributs." Caen, 2005. http://www.theses.fr/2005CAEN2035.

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Abstract:

L'extraction de motifs est une tâche centrale pour l'extraction de connaissances dans les bases de données et cette thèse traite de deux cas génériques et particulièrement utiles dans de nombreuses applications : les bases de données entachées de valeurs manquantes ou comportant un grand nombre d'attributs. Sans traitement particulier, les valeurs manquantes sont source de graves dommages dans les connaissances extraites. Nous proposons un mécanisme de désactivation temporaire des objets incomplets, qui permet par des calculs dans une base incomplète de mettre en évidence des propriétés compat

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El, Abed Abir. "Suivi multi-objets par filtrage particulaire dans un contexte de données incomplètes et/ou manquantes." Paris 6, 2008. http://www.theses.fr/2008PA066304.

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Abstract:

Le présent travail aborde le sujet de suivi multi-objets. L'objectif principal est d'associer les données fournies aux objets présents dans un vidéo afin de pouvoir suivre leur évolution temporel par un algorithme de filtrage. L'étude décrite est soumise aux contraintes de modèles dynamiques non linéaires et complexes, avec données manquantes et présence de fausses alarmes. La principale contribution apportée est le développement d'un nouveau filtre d'association de données permettant de déterminer la probabilité d'association mesure-objet, sans connaissance a priori du vrai modèle dynamique d

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Morisot, Adeline. "Méthodes d’analyse de survie, valeurs manquantes et fractions attribuables temps dépendantes : application aux décès par cancer de la prostate." Thesis, Montpellier, 2015. http://www.theses.fr/2015MONTT010/document.

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Abstract:

Le terme analyse de survie fait référence aux méthodes utilisées pour modéliser le temps d'apparition d'un ou plusieurs événements en tenant compte de la censure. L'événement d’intérêt peut être l'apparition, la récidive d'une maladie, ou le décès. Les causes de décès peuvent présenter des valeurs absentes, une situation qui peut être modélisée par des méthodes d’imputation. Dans la première partie de cette thèse nous avons passer en revue les méthodes de gestion des données manquantes. Puis nous avons détaillé les procédures qui permettent une imputation multiple des causes de décès. Nous avo

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Tzompanaki, Aikaterini. "Réponses manquantes : Débogage et Réparation de requêtes." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2015. http://www.theses.fr/2015SACLS223/document.

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Abstract:

La quantité croissante des données s’accompagne par l’augmentation du nombre de programmes de transformation de données, généralement des requêtes, et par la nécessité d’analyser et comprendre leurs résultats : (a) pourquoi telle réponse figure dans le résultat ? ou (b) pourquoi telle information n’y figure pas ? La première question demande de trouver l’origine ou la provenance des résultats dans la base, un problème très étudié depuis une 20taine d’années. Par contre, expliquer l’absence de réponses dans le résultat d’une requête est un problème peu exploré jusqu’à présent. Répondre à une qu

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Bouges, Pierre. "Gestion de données manquantes dans des cascades de boosting : application à la détection de visages." Phd thesis, Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00840842.

Full text

Abstract:

Ce mémoire présente les travaux réalisés dans le cadre de ma thèse. Celle-ci a été menée dans le groupe ISPR (ImageS, Perception systems and Robotics) de l'Institut Pascal au sein de l'équipe ComSee (Computers that See). Ces travaux s'inscrivent dans le cadre du projet Bio Rafale initié par la société clermontoise Vesalis et financé par OSEO. Son but est d'améliorer la sécurité dans les stades en s'appuyant sur l'identification des interdits de stade. Les applications des travaux de cette thèse concernent la détection de visages. Elle représente la première étape de la chaîne de traitement du

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Bock, Dumas Élodie de. "Identification de stratégies d’analyse de variables latentes longitudinales en présence de données manquantes potentiellement informatives." Nantes, 2014. http://archive.bu.univ-nantes.fr/pollux/show.action?id=ed3dcb7e-dec1-4506-b99d-50e3448d1ce4.

Full text

Abstract:

Le but de cette étude était d'identifier des stratégies pour analyser des variables latentes longitudinales (patient reported outcomes – PRO) en présence de données manquantes potentiellement informatives. Des modèles, issus de la thérorie classique des tests et de la famille des modèles de Rasch, ont été comparés. Dans le but d'obtenir une comparaison objective de ces méthodes, des études de simulation ont été mises en place. De plus, des exemples illustratifs ont été analysés. Ce travail de recherche a montré que la méthode issue des modèles de la famille de Rasch donne de meilleurs résultat

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Imbert, Alyssa. "Intégration de données hétérogènes complexes à partir de tableaux de tailles déséquilibrées." Thesis, Toulouse 1, 2018. http://www.theses.fr/2018TOU10022/document.

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Abstract:

Les avancées des nouvelles technologies de séquençage ont permis aux études cliniques de produire des données volumineuses et complexes. Cette complexité se décline selon diverses modalités, notamment la grande dimension, l’hétérogénéité des données au niveau biologique (acquises à différents niveaux de l’échelle du vivant et à divers moments de l’expérience), l’hétérogénéité du type de données, le bruit (hétérogénéité biologique ou données entachées d’erreurs) dans les données et la présence de données manquantes (au niveau d’une valeur ou d’un individu entier). L’intégration de différentes d

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Gouba, Elisée. "Identification de paramètres dans les systèmes distribuées à données manquantes : modèles mathématiques de la performance en sport." Antilles Guyane, 2010. http://www.theses.fr/2010AGUY0330.

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Abstract:

Deux thèmes ont été abordés dans cette thèse: Identification de paramètres dans les systèmes distribués à données manquantes en première partie et modèles mathématiques de la performance en sport en seconde partie. La première partie concerne donc l'identification de la perméabilité d'un réservoir pétrolier en écoulement monophasique. Le modèle non linèaire dont nous disposons est incomplet dans le sens où la condition initiale, la condition aux limites et certains paramètres pétrophysiques du modèle ne sont que partiellement connus. Deux approches sont possibles, l'une classique utilisant la

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Kezouit, Omar Abdelaziz. "Bases de données relationnelles et analyse de données : conception et réalisation d'un système intégré." Paris 11, 1987. http://www.theses.fr/1987PA112130.

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Abstract:

Les utilisateurs de bases de données relationnelles ont de plus en plus souvent tendance à attendre des Systèmes de Gestion de Bases de Données (SGBD) des fonctionnalités qui aillent plus loin que l'organisation le stockage et la restitution d'un ensemble de données. D'un autre côté, les utilisateurs de l'analyse statistique multidimensionnelle, qui traitent des tableaux de données rectangulaires, ont de gros problèmes de gestion de leurs données et les outils dont ils disposaient jusqu'à présent manquaient souvent de souplesse, voire de possibilités. Pour répondre à cette préoccupation, cette

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Ben, Othman Leila. "Conception et validation d'une méthode de complétion des valeurs manquantes fondée sur leurs modèles d'apparition." Phd thesis, Université de Caen, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01017941.

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Abstract:

L'extraction de connaissances à partir de données incomplètes constitue un axe de recherche en plein essor. Dans cette thèse, nous y contribuons par la proposition d'une méthode de complétion des valeurs manquantes. Nous commençons par aborder cette problématique par la définition de modèles d'apparition des valeurs manquantes. Nous en proposons une nouvelle typologie en fonction des données connues et nous les caractérisons de façon non redondante grâce à la base d'implications propres. Un algorithme de calcul de cette base de règles, formalisé à partir de la théorie des hypergraphes, est éga

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Picard, Jacques. "Structure, classification et discrimination des profils évolutifs incomplets et asynchrones." Lyon 1, 1987. http://www.theses.fr/1987LYO19044.

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Peng, Tao. "Analyse de données loT en flux." Electronic Thesis or Diss., Aix-Marseille, 2021. http://www.theses.fr/2021AIXM0649.

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Abstract:

Depuis l'avènement de l'IoT (Internet of Things), nous assistons à une augmentation sans précédent du volume des données générées par des capteurs. Pour l'imputation des données manquantes d'un capteur f, nous proposons le modèle ISTM (Incremental Space-Time Model), qui utilise la régression linéaire multiple incrémentale adaptée aux données en flux non-stationnaires. ISTM met à jour son modèle en sélectionnant : 1) les données des capteurs voisins géographiquement du capteur f, et 2) les données les plus récentes retournées par f. Pour mesurer la confiance, nous proposons un modèle générique

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Tabouy, Timothée. "Impact de l’échantillonnage sur l’inférence de structures dans les réseaux : application aux réseaux d’échanges de graines et à l’écologie." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLS289/document.

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Abstract:

Dans cette thèse nous nous intéressons à l’étude du modèle à bloc stochastique (SBM) en présence de données manquantes. Nous proposons une classification des données manquantes en deux catégories Missing At Random et Not Missing At Random pour les modèles à variables latentes suivant le modèle décrit par D. Rubin. De plus, nous nous sommes attachés à décrire plusieurs stratégies d’échantillonnages de réseau et leurs lois. L’inférence des modèles de SBM avec données manquantes est faite par l’intermédiaire d’une adaptation de l’algorithme EM : l’EM avec approximation variationnelle. L’identifia

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Rioult, François. "Extraction de connaissances dans les bases de donn'ees comportant des valeurs manquantes ou un grand nombre d'attributs." Phd thesis, Université de Caen, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00252089.

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Abstract:

L'extraction de connaissances dans les bases de données est une discipline récente visant à la découverte de nouvelles connaissances. L'extraction de motifs y est une tâche centrale et cette thèse traite de deux cas présentant un caractère générique et particulièrement utile dans de nombreuses applications : celui des bases de données entachées de valeurs manquantes ou comportant un grand nombre d'attributs. Le premier cas est un problème ancien concernant les données issues du monde réel. Sans traitement particulier, les valeurs manquantes sont sources de graves dommages dans les connaissance

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Badran, Hussein. "Contribution à la mesure en analyse factorielle des données et applications." Aix-Marseille 3, 2001. http://www.theses.fr/2001AIX30035.

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Abstract:

Cette thèse regroupe un certain nombre de travaux pour la plupart sous forme d'articles classés en deux grandes parties. La première partie, plus théorique, concerne certaines études attachées au contexte de l'analyse factorielle. Dans un premier travail, sont abordées des questions liées aux lois de probabilités intervenant en analyse factorielle et d'abord l'évaluation et la caractérisation des données manquantes. On donne ensuite quelques résultats nouveaux sur les transformations projectives permettant d'approcher des lois de probabilités données sur des compacts. Enfin est proposé un résu

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Ly, Birama Apho. "Prévalence et facteurs associés aux données manquantes des registres de consultations médicales des médecins des centres de santé communautaires de Bamako." Thesis, Université Laval, 2012. http://www.theses.ulaval.ca/2012/28555/28555.pdf.

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Abstract:

Objectifs Cette étude avait pour but d’estimer la prévalence des données manquantes dans les registres de consultations médicales tenus par les médecins des Centres de santé communautaire (CSCOM) de Bamako et d’identifier, à partir de la théorie du comportement planifié, les facteurs qui prédisent l’intention des médecins de faire la collecte exhaustive des données dans leurs registres. Méthode Une étude transversale exploratoire a été conduite, incluant 3072 consultations médicales et 32 médecins aléatoirement choisis. Les données ont été collectées entre janvie

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Jebri, Mohamed Ali. "Estimation des données manquantes par la métrologie virtuelle pour l'amélioration du régulateur Run-To-Run dans le domaine des semi-conducteurs." Thesis, Aix-Marseille, 2018. http://www.theses.fr/2018AIXM0028.

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Abstract:

La thématique abordée porte sur la métrologie virtuelle (VM) pour estimer les données manquantes durant les processus de fabrications des semi-conducteurs. L'utilisation de la métrologie virtuelle permet également de fournir les mesures logicielles (estimations) des sorties pour alimenter les régulateurs run-to-run (R2R) mis en place pour le contrôle de la qualité des produits fabriqués. Pour remédier aux problèmes liés au retard de mesures causé par l'échantillonnage statique imposé par la stratégie et les équipements mis en place, notre contribution dans cette thèse est d'introduire la notio

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Dantan, Etienne. "Modèles conjoints pour données longitudinales et données de survie incomplètes appliqués à l'étude du vieillissement cognitif." Thesis, Bordeaux 2, 2009. http://www.theses.fr/2009BOR21658/document.

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Abstract:

Dans l'étude du vieillissement cérébral, le suivi des personnes âgées est soumis à une forte sélection avec un risque de décès associé à de faibles performances cognitives. La modélisation de l'histoire naturelle du vieillissement cognitif est complexe du fait de données longitudinales et données de survie incomplètes. Par ailleurs, un déclin accru des performances cognitives est souvent observé avant le diagnostic de démence sénile, mais le début de cette accélération n'est pas facile à identifier. Les profils d'évolution peuvent être variés et associés à des risques différents de survenue d'

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