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Détection de ruptures multiples dans des séries temporelles multivariées : application à l'inférence de réseaux de dépendance

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Academic year: 2021

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Figure 1.2 – Série temporelle multivariée où les ruptures (en rouge) apparaissent indépendam- indépendam-ment les unes des autres et d’un signal à l’autre.
Figure 1.3 – Série temporelle multivariée où les ruptures (en rouge) apparaissent simultanément sur les trois signaux.
Figure 1.4 – Série temporelle multivariée où les ruptures (en rouge) apparaissent simultanément sur les signaux 1 et 2, et avec une probabilité de 0,5 sur le signal 3.
Figure 1.5 – Série temporelle multivariée où l’apparition de ruptures (en rouge) simultanément sur plusieurs signaux est régie par des relations de dépendance
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Principales méthodes pour la détection de ruptures Tests non paramétriques de rang Définitions et propriétés Comparaison Fonction de vraisemblance Données générées selon la loi gaussienne Données générées selon une loi à queue lourde Application réelle sur des données génomiques

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