Centre Inria de l'Université de Bordeaux - Equipe Astral
DATAQUITAINE 2022 - SESSION 2.1 - Amphi 1 - 10/02/2022 14:00 > 14:30
Détection d’individus atypiques en régression SIR
Résumé
La régression inverse par tranches (sliced inverse regression, SIR) considère un modèle semi-paramétrique de régression entre une variable dépendante y et une variable explicative p-dimensionnelle x via un indice ?'x et une fonction de lien f. Cependant, si des observations atypiques (outliers) sont présentes dans les données, cette méthodologie ne va plus fonctionner convenablement. Cette communication présente trois méthodes computationnelles permettant de détecter des individus atypiques, illustrées par des simulations et un exemple sur données réelles.
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A propos - Centre Inria de l'Université de Bordeaux - Equipe Astral
Les activités de recherche de notre équipe se concentrent principalement sur le développement de méthodes statistiques et probabilistes avancées pour l'analyse et le contrôle de systèmes stochastiques complexes.
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A propos de l'orateur
Hadrien Lorenzo 
Post-doctorant dans l'équipe ASTRAL chez Inria
Hadrien Lorenzo est post-doctorant dans l'équipe ASTRAL chez Inria.
Il travaille au développement d'approches méthodologiques pour l'analyse de données en grande dimension.
Il s'intéresse entre autres aux problématiques de régularisation, de sélection de variables, de gestion de données manquantes et de détection d'observations aberrantes
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