Comment la modélisation statistique contribue-t-elle à la recherche biomédicale et à la R&D de l'industrie ? - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Hdr Année : 2020

Comment la modélisation statistique contribue-t-elle à la recherche biomédicale et à la R&D de l'industrie ?

Résumé

Les activités de recherche présentées dans ce mémoire d’habilitation à diriger les recherches s’articulent autour de plusieurs méthodes statistiques. La plus importante d’entre elles est la modélisation statistique dans un contexte de petite ou de grande dimension en présence éventuelle de données manquantes et de censures. Cette thématique traite aussi bien des cas de modélisation paramétrique comme la régression linéaire, la régression linéaire généralisée et d’autres types de régression, comme la régression bêta ou le modèle de Cox, pour lesquels ont été produits non seulement de nouveaux critères de choix de modèle mais aussi de sélection de variables mais aussi des cas de modélisation non paramétrique comme l’estimation de la fonction des quantiles. Les contextes d’application m’ont incité à l’utilisation d’approches de régression pénalisée, comme la régression lasso, la régression ridge ou la régression elasticnet ou encore la régression par les moindres carrés partiels parcimonieuse ou non. Le mémoire décrit plusieurs approches de modélisation de données provenant de la biologie, du domaine médical ou encore de l’industrie. À titre d’exemple, la plus aboutie parmi celles que j’ai développées permettrait la prévention de risques pour le développement fœtal. À ces sujets de recherche, s’ajoute depuis quatre ans une thématique supplémentaire liée à l’apprentissage statistique et plus particulièrement à la théorie mathématique des bandits manchots. Pour chacune de ces thématiques, plusieurs perspectives de recherches sont détaillées à la fin de ce mémoire.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

tel-02942342 , version 1 (17-09-2020)
tel-02942342 , version 2 (23-09-2020)

Identifiants

  • HAL Id : tel-02942342 , version 2

Citer

Myriam Maumy-Bertrand. Comment la modélisation statistique contribue-t-elle à la recherche biomédicale et à la R&D de l'industrie ?. Statistiques [math.ST]. Université de Strasbourg, 2020. ⟨tel-02942342v2⟩
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