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Dernière mise à jour : Mai 2018

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MIA Paris

Soutenance de thèse de Timothée Tabouy

Lundi 30 septembre à 14h - Amphi Coléou - Agroparistech, 16 rue Claude Bernard, Paris

Impact de l'échantillonnage sur l'inférence de structure dans les réseaux. Application aux réseaux d'échanges de graines et à l'écologie

La soutenance de thèse aura lieu le 30 septembre à 14h dans l'amphi Coléou.

Résumé

Dans cette thèse nous nous intéressons à l’étude du modèle à bloc stochastique (SBM) en présence de données manquantes. Nous proposons une classification des données manquantes en deux catégories Missing At Random et Not Missing At Random pour les modèles à variables latentes suivant le modèle décrit par D. Rubin. De plus, nous nous sommes attachés à décrire plusieurs stratégies d’échantillonnages de réseau et leurs lois. L’inférence des modèles de SBM avec données manquantes est faite par l’intermédiaire d’une adaptation de l’algorithme EM : l’EM avec approximation variationnelle. L’identifiabilité de plusieurs des SBM avec données manquantes a pu être démontrée ainsi que la consistance et la normalité asymptotique des estimateurs du maximum de vraisemblance et des estimateurs avec approximation variationnelle dans le cas où chaque dyade (paire de nœuds) est échantillonnée indépendamment et avec même probabilité. Nous nous sommes aussi intéressés aux modèles de SBM avec covariables, à leurs inférence en présence de données manquantes et comment procéder quand les covariables ne sont pas disponibles pour conduire l’inférence. Finalement, toutes nos méthodes ont été implémentées dans un package R disponible sur le CRAN. Une documentation complète sur l’utilisation de ce package a été écrite en complément.

Le jury sera composé de 

Pierre BARBILLON, AgroParisTech

Co-encadrant de thèse

Julien CHIQUET, INRA

Directeur de thèse

Mme Julie JOSSE, Polytechnique

Examinatrice

Eric KOLACZYK, Boston University

Rapporteur

Pierre LATOUCHE, Université Paris Descartes

Rapporteur

Tabea REBAFKA, Sorbonne Université

Examinatrice