Extension de la régression PLS et de l’approche PLS à des données de type intervalle

par Meryem Imakor

Thèse de doctorat en Sciences. Mathématiques de la décision

Sous la direction de Edwin Diday.

Soutenue en 2007

à l'Université Paris-Dauphine .


  • Résumé

    L’objectif de cette thèse est d’étendre, la régression PLS et l’approche PLS, à des données de type intervalle. La première partie de cette thèse propose une définition de la corrélation symbolique basée sur l’analyse canonique. La deuxième partie vise à expliquer la corrélation classique par des variables de type intervalle. La troisième partie présente une extension de la régression PLS et de l’approche PLS à des données de type intervalle. Quatre approches sont proposées : la méthode de covariance, la méthode des centres, la méthode des centres et des étendues et la méthode des extrémités. Les prévisions de la variable à expliquer pour chacune des méthodes sont analysées puis comparées. Les paramètres d’aide à l’interprétation sont généralisés aux données intervalles. Dans le cas particulier d’un tableau classique les résultats fournis par la régression PLS généralisée sont comparés avec ceux issus d’une régression PLS classique

  • Titre traduit

    Extension of the pls regression and the pls approach to interval-valued data


  • Résumé

    The main objective of this thesis is to extend the PLS regression and the PLS approach in order to be applied to interval data type. In the first part of this work, we propose a definition of the symbolic correlation based on the canonical analysis. In the second part, the classical correlation is explained via variables of the interval type. The third part, presents an extension of the PLS regression and the PLS approach in order to be applied to interval-valued data. Four different approaches are proposed: symbolic covariance method, mid-point method, mid-point and range method, the lower and the upper method. The predictions of the explained variable for each of these methods are analysed then compared. In the particular case of a classical data the results provided by generalized PLS regression are to compare with those resulting from a classical PLS regression.

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Informations

  • Détails : 169 p
  • Annexes : bibliogr.94 ref.

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