Projet : IS2

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Précédent : Participation à des colloques, séminaires, Remonter : Inférence statistique pour l'industrie et


Références

Ouvrages et articles de référence de l'équipe

[1]
G. CELEUX, J. DIEBOLT,
« A stochastic approximation type EM algorithm for the mixture problem »,
Stochastic and Stochastics Reports 41, 1992, p. 119-134.
[2]
G. CELEUX, G. GOVAERT,
« Gaussian parsimonious clustering models »,
Pattern Recognition 28, 1995, p. 781-793.
[3]
M. EL-AROUI, C. LAVERGNE,
« Generalized linear models in software reliability, parametric and semi-parametric approaches »,
IEEE Trans. on Reliability 43, 1996, p. 463-471.
[4]
A. JUDITSKY, H. HJALMÄRSSON, A. BENVENISTE, B. DELYON, L. LJUNG, J. SJÖBERG, Q. ZHANG,
« Non-linear black-box modelling in system identification: mathematical foundations »,
Automatica 31(12), 1995, p. 1725-1750.
[5]
C. ROBERT,
Méthodes statistiques por l'I.A.; l'exemple du diagnostic médical,
Masson, Paris, 1991.

Livres et monographies

[6]
M. BACHA, G. CELEUX, A. LANNOY, E. IDÉE, D. VASSEUR,
Estimation de durées de vie fortement censurées,
Eyrolles, Paris, 1998.

Thèses et habilitations à diriger des recherches

[7]
C. TROTTIER,
Estimation dans les modèles linéaires généralisés à effet aléatoire,
thèse de doctorat, Institut national polytechnique de Grenoble, 1998.
[8]
V. VENDITTI,
Aspects du principe de maximum d'entropie,
thèse de doctorat, université Joseph Fourier, 1998.

Articles et chapitres de livre

[9]
C. BIERNACKI, G. CELEUX, G. GOVAERT,
« An Improvement of the NEC Criterion for Assessing the Number of Clusters in a Mixture Model »,
Pattern Recognition Letters,
à paraître.
[10]
C. BIERNACKI,
« Précision sur les données et coude de la vraisemblance pour trouver le nombre de classes dans un mélange »,
Revue de Statistique Appliquée, 1999,
à paraître.
[11]
D. CHAUVEAU, J. DIEBOLT, C. ROBERT,
« Control by the Central Limit Theorem »,
in: Discretization Methods for MCMC Convergence Assessment, Lecture Notes in Statistics, C.P. Robert (Ed.),
Springer-Verlag : New York, 1998, p. 99-122.
[12]
J. DIEBOLT, V. DURBEC, M. EL AROUI, B. VILLAIN,
« Estimation of extreme quantiles: empirical tools for methods assessment and comparison »,
soumis au International Journal of Reliability, Quality and Safety Engineering.
[13]
F. FORBES, A. E. RAFTERY,
« Bayesian Morphology: Fast Unsupervised Bayesian Image analysis »,
Journal of the American Statistical Association,
à paraître.
[14]
S. GIRARD, B. CHALMOND, J.-M. DINTEN,
« Position of Principal Component Analysis among Auto-Associative Composite Models »,
Notes aux Comptes Rendus de l'Académie des Sciences de Paris série I, 326, 1998, p. 763-768.
[15]
S. GIRARD, B. CHALMOND, J.-M. DINTEN,
« Une ACP non-linéaire basée sur l'approximation par variétés »,
Revue de Statistique Appliquée 46(3), 1998, p. 5-19.
[16]
A. IOUDITSKI,
« Estimation Theory »,
in: XXII Encyclopedia of Electronic and Electrical Engineering,
John Wiley, 1998.
[17]
A. NAZIN, A. JUDITSKY,
« Une borne inférieure pour la commande adaptative nonparamétrique (en russe) »,
Dokl. RAN T. 360, 6, 1998, p. 745-746.

Communications à des congrès, colloques, etc.

[18]
C. BIERNACKI,
« Choosing the Number of Clusters from the Data Precision »,
in: COMPSTAT '98,
Bristol, Angleterre, 24-28 août, 1998.
[19]
C. BIERNACKI,
« Nombre de classes en classification automatique »,
in: XXXèmes Journées de Statistique,
Rennes, France, 25-29 mai, 1998.
[20]
G. CELEUX, A.-M. SOUSA-FERREIRA,
« Combinaison de modèles en analyse discriminante sur variables qualitatives »,
in: XXXèmes Journées de Statistique,
Rennes, France, 25-29 mai, 1998.
[21]
G. CELEUX,
« Bayesian Inference for mixture: The label switching problem »,
in: COMPSTAT 98, R. Payne and P. Green eds, Physica-Verlag, p. 227-232,
1998.
[22]
D. CHAUVEAU, J. DIEBOLT,
« Contrôle des algorithmes MCMC et application à l'inférence bayésienne des mélanges »,
in: XVIIIèmes Rencontres Franco-Belges de Statisticiens,
Louvain, novembre 1997.
[23]
B. CREMILLEUX, C. ROBERT,
« Uncertain domains and decision trees: ORT versus C.M. criteria »,
in: 7ème conférence international "Information Processing and Management of Uncertainty in knowledge based systems,
1998.
[24]
S. GIRARD, J. DIEBOLT,
« Convergence de l'estimation des quantiles extrêmes par la méthode ET (Exponential Tail) »,
in: XXXèmes Journées de Statistique,
Rennes, France, 25-29 mai, 1998.
[25]
S. GIRARD, P. GUÉRIN, H. MAÎTRE, M. ROUX,
« Construction d'une carte de disparité dense pour la reconnaissance de bâtiments en imagerie aérienne »,
in: RFIA-AFCET. Clermont-Ferrand,
1998.
[26]
C. LAVERGNE, C. TROTTIER,
« Une hétérogénéité dans les modèles linéaires généralisés mixtes »,
in: XXXèmes Journées de Statistiques de l'A.S.U.,
Rennes, France, 25-29 mai, 1998.
[27]
C. LAVERGNE, Y. VERNAZ,
« Estimation adaptative dans un modèle avec des erreurs ARCH »,
in: XXXèmes Journées de Statistiques de l'A.S.U.,
Rennes, France, 25-29 mai, 1998.
[28]
M.-L. MONFORT, G. CELEUX, A. MULE, S. MULLER,
« Estimation de la fiabilité d'un produit (nouveau ou existant) à améliore à partir de retour d'expérience multiples et d'expertises »,
in: $ \lambda$$ \mu$11, Arcachon, p. 465-471,
1998.
[29]
V. VENDITTI,
« Un exemple de modélisation par le Principe de Maximum d'Entropie »,
in: XXXèmes Journées de Statistique,
Rennes, France, 25-29 mai, 1998.

Rapports de recherche et publications internes

[30]
C. BIERNACKI, G. CELEUX, G. GOVAERT,
« Assessing a Mixture Model for Clustering with the Integrated Classification Likelihood »,
rapport de recherche no 3521, Inria Rhône-Alpes, Grenoble, 1998.
[31]
C. BIERNACKI, G. GOVAERT,
« Choosing Models in Model-based Clustering and Discriminant A nalysis »,
rapport de recherche no 3509, Inria Rhône-Alpes, Grenoble, 1998.
[32]
G. CELEUX, M. PERSOZ, J. NGATCHOU-WANDJI, F. PERROT,
« Bayesian Modelling of PWR Vessels Flaw Distributions »,
rapport de recherche no 3551, Inria Rhône-Alpes, Grenoble, 1998.
[33]
B. CHALMOND, S. GIRARD,
« Nonlinear Data Representation for Visual Learning »,
rapport de recherche no 3550, Inria Rhône-Alpes, Grenoble, 1998.
[34]
J. DIEBOLT,
« The half-sample method for testing parametric regressive and autoregressive models of order 1 »,
rapport de recherche no 3418, Inria Rhône-Alpes, Grenoble, 1998.
[35]
S. GIRARD, J. DIEBOLT,
« On the convergence of the ET method for extreme upper quantile estimation »,
rapport de recherche no 3389, Inria Rhône-Alpes, Grenoble, 1998.
[36]
M. HRISTACHE, A. JUDITSKY, V. SPOKOINY,
« Direct Estimation of the Index Coefficients in a Single-index Model »,
rapport de recherche no 3433, Inria Rhône-Alpes, Grenoble, 1998.
[37]
A. JUDITSKY, M. NEUMANN,
« Nonparametric prediction for general stationary processes »,
rapport de recherche no 344, Weierstrass-Institut, Berlin, 1998.
[38]
C. TROTTIER,
« A quasi-score marginal approach in generalized linear mixed models »,
rapport de recherche no 3522, Inria Rhône-Alpes, Grenoble, 1998.

Divers

[39]
C. BIERNACKI, G. CELEUX, B. VILLAIN, B. VÉRITÉ,
« Utilisation des opinions d'experts pour l'analyse de la dégradation des structures passives »,
Rapport final de convention de recherche Inria-EDF, 1998.
[40]
S. GIRARD, J. DIEBOLT, V. DURBEC,
« Modélisation de queues de distributions et estimation de quantiles extrêmes »,
Rapport final de convention de recherche Inria-EDF, 1998.
[41]
Y. VERNAZ, G. CELEUX, C. LAVERGNE, K. AUBERT, P. BRYLA, M.-A. GARNERO,
« Identification de cinétique de dégradation- remise à niveau du lociciel WEIBULL »,
Rapport final de convention de recherche Inria-EDF, 1998.

Bibliographie générale

Bac96
M. BACHA,
Inférence statistique pour des modèles de durées de vie et applications,
thèse de doctorat, université de Rouen, mars 1996.
BC96
H. BENSMAIL, G. CELEUX,
« Regularized gaussian discriminant analysis through eigenvalue decomposition »,
Journal of the American Statistical Association 91, 1996, p. 1743-48.
Bes86
J. BESAG,
« On the statistical analysis of dirty pictures »,
Journal of the Royal Statistical Society, series B 48, 1986, p. 259-302.
Bol86
T. BOLLERSLEV,
« Generalized autoregressive conditionnal heteroscedasticity »,
Journal of Econometrics 31, 1986, p. 307-327.
CS96
G. CELEUX, G. SOROMENHO,
« An Entropy Criterion for Assessing the Number of Clusters in a Mixture Model »,
Journal of Classification 13, 2, 1996, p. 195-212.
Del97
C. DELHUMEAU,
Confrontation de la classification administrative hospitalière des durées de séjour en gériatrie avec une classification issue de la modélisation statistique,
Mémoire, DEA de biostatistique de Bordeaux, 1997.
DI97
B. DELYON, A. IOUDITSKI,
« On minimax prediction for nonparametric autogressive models »,
rapport de recherche, Publication Interne, Irisa nu. 1121, 1997.
Eng82
R. ENGLE,
« Autoregressive conditionnal heteroscedasticity with estimates of variance of United Kingdom inflation »,
Econometrica 54, 1982, p. 987-1007.
FDL95
R. R. FARNOOD, C. DODSON, S. R. LOEWEN,
« Modeling Flocculation. Part I: Random Disk Model »,
Journal of Pulp Paper Science 21, 10, 1995, p. 348-356.
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A. GILMOUR, R. ANDERSON, A. RAE,
« The analysis of binomial data by a generalized linear mixed model »,
Biometrika 72, 1985, p. 593-9.
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S. GEMAN, D. GEMAN,
« Stochastic relaxation, Gibbs distributions and the Bayesian restoration of images »,
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A. E. A. JUDITSKY,
« Nonlinear Black-Box Modelling in System Identification: Mathematical Foundations »,
Automatica 31, 1995, p. 1725-1750.
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« Duality without tears »,
in: Maximum entropy and bayesian methods, edited by A. Mohammad-Djafari & G. Demoment,
Kluwer academic publishers, 1993, p. 127-132.
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M. LEBLANC, R. TIBSHIRANI,
« Combining estimates in regression and classification »,
Journal of the American Statistical Association 91, 1996, p. 1641-50.
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Random Sets and Integral Geometry,
John Wiley, New York, 1975.
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F. MURI, D. CHAUVEAU, D. CELLIER,
« Convergence Assessment in Latent Variable Models »,
in: Discretization Methods for MCMC Convergence Assessment, Lecture Notes in Statistics, C.P. Robert (Ed.),
Springer-Verlag : New York, 1998, p. 127-146.
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G. J. MCLACHLAN,
Discriminant analysis and statistical pattern recognition,
John Wiley, New York, 1992.
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G. J. MCLACHLAN, T. KRISHNAM,
The EM algorithm and extensions,
John Wiley, New York, 1997.
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P. MCCULLAGH, J. NELDER,
Generalized Linear Models,
Chapman and Hall, London, 1989.
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K. ROEDER, L. WASSERMAN,
« Practical Bayesian density estimation using mixtures of normals »,
Journal of the American Statistical Association 92, 1997, p. 894-902.
Wed74
R. WEDDERBURN,
« Quasi-likelihood functions, generalized linear models and the Gauss-Newton method »,
Biometrika 61, 1974, p. 439-447.