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<OAI-PMH schemaLocation=http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd> <responseDate>2018-01-15T18:40:43Z</responseDate> <request identifier=oai:HAL:hal-00684233v1 verb=GetRecord metadataPrefix=oai_dc>http://api.archives-ouvertes.fr/oai/hal/</request> <GetRecord> <record> <header> <identifier>oai:HAL:hal-00684233v1</identifier> <datestamp>2017-12-21</datestamp> <setSpec>type:COMM</setSpec> <setSpec>subject:stat</setSpec> <setSpec>collection:BNRMI</setSpec> <setSpec>collection:UNIV-AG</setSpec> </header> <metadata><dc> <publisher>HAL CCSD</publisher> <title lang=fr>Modélisation de répartitions d'occurrences spatio-temporelles et épidémiologie végétale</title> <creator>Chimard, Florencia</creator> <creator>Vaillant, Jean</creator> <creator>Daugrois, Jean Heinrich</creator> <contributor>Laboratoire de Mathématiques Informatique et Applications (LAMIA) ; Université des Antilles et de la Guyane (UAG)</contributor> <contributor>Université des Antilles et de la Guyane (UAG)</contributor> <source>Rencontres de Théo Quant</source> <source>Neuvièmes Rencontres de Théo Quant</source> <identifier>hal-00684233</identifier> <identifier>https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00684233</identifier> <source>https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00684233</source> <source>Neuvièmes Rencontres de Théo Quant, Mar 2010, France. pp.1, 2010</source> <language>fr</language> <subject>[STAT.AP] Statistics [stat]/Applications [stat.AP]</subject> <subject>[STAT.TH] Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH]</subject> <type>info:eu-repo/semantics/conferenceObject</type> <type>Conference papers</type> <description lang=fr>Les processus ponctuels temporel, spatial et spatio-temporel sont utilisés depuis un certain nombre d'années dans des domaines tels que la biologie, l'épidémiologie, la sismologie, la neurologie afin de modéliser des séries d'occurrences d'événements. Notre étude concerne l'apport des modèles de mélange de processus ponctuels dans de telles modélisations. Elle fait également apparaître l'utilité de l'approche bayésienne pour apprécier la variabilité associée à certains facteurs environnementaux. Le lien avec les lois à priori stick-breaking telles que le processus de Dirichlet est présente. Une illustration est fournie avec l'étude de la propagation de la maladie de la feuille jaune de la canne à sucre. La répartition spatio-temporelle des cannes à sucre infectées par le Sugar Cane Yellow Leaf Virus (SCYLV) est étudiée dans une parcelle, saine lors de la plantation, située en Guadeloupe. Notre objectif principal est de caractériser puis de modéliser la dissémination du SCYLV au sein de cette parcelle.</description> <date>2010-03-04</date> </dc> </metadata> </record> </GetRecord> </OAI-PMH>