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You searched for subject:(Pseudo vraisemblance). Showing records 1 – 5 of 5 total matches.

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1. Coucke, Alice. Statistical modeling of protein sequences beyond structural prediction : high dimensional inference with correlated data : Modélisation statistique des séquences de protéines au-delà de la prédiction structurelle : inférence en haute dimension avec des données corrélées.

Degree: Docteur es, Physique statistique, 2016, Paris Sciences et Lettres

Grâce aux progrès des techniques de séquençage, les bases de données génomiques ont connu une croissance exponentielle depuis la fin des années 1990. Un grand… (more)

Subjects/Keywords: Inférence; Apprentissage statistique; Régularisation; Entropie maximale; Ccoévolution des protéines; Modélisation statistique des séquences de protéines; Vraisemblance maximale; Champ moyen; Pseudo vraisemblance; Développement en grappe; Inference; Statistical learning; Regularization; Maximum entropy; Protein coevolution; Statistical modeling of protein sequences; Maximum likelihood; Mean field; Pseudolikelihood; Cluster expansion; 530.13

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APA (6th Edition):

Coucke, A. (2016). Statistical modeling of protein sequences beyond structural prediction : high dimensional inference with correlated data : Modélisation statistique des séquences de protéines au-delà de la prédiction structurelle : inférence en haute dimension avec des données corrélées. (Doctoral Dissertation). Paris Sciences et Lettres. Retrieved from http://www.theses.fr/2016PSLEE034

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Coucke, Alice. “Statistical modeling of protein sequences beyond structural prediction : high dimensional inference with correlated data : Modélisation statistique des séquences de protéines au-delà de la prédiction structurelle : inférence en haute dimension avec des données corrélées.” 2016. Doctoral Dissertation, Paris Sciences et Lettres. Accessed May 20, 2019. http://www.theses.fr/2016PSLEE034.

MLA Handbook (7th Edition):

Coucke, Alice. “Statistical modeling of protein sequences beyond structural prediction : high dimensional inference with correlated data : Modélisation statistique des séquences de protéines au-delà de la prédiction structurelle : inférence en haute dimension avec des données corrélées.” 2016. Web. 20 May 2019.

Vancouver:

Coucke A. Statistical modeling of protein sequences beyond structural prediction : high dimensional inference with correlated data : Modélisation statistique des séquences de protéines au-delà de la prédiction structurelle : inférence en haute dimension avec des données corrélées. [Internet] [Doctoral dissertation]. Paris Sciences et Lettres; 2016. [cited 2019 May 20]. Available from: http://www.theses.fr/2016PSLEE034.

Council of Science Editors:

Coucke A. Statistical modeling of protein sequences beyond structural prediction : high dimensional inference with correlated data : Modélisation statistique des séquences de protéines au-delà de la prédiction structurelle : inférence en haute dimension avec des données corrélées. [Doctoral Dissertation]. Paris Sciences et Lettres; 2016. Available from: http://www.theses.fr/2016PSLEE034


Université de Lorraine

2. Obara, Tiphaine. Modélisation de l’hétérogénéité tumorale par processus de branchement : cas du glioblastome : Modeling of tumor heterogeneity by branching process : case of glioblastoma.

Degree: Docteur es, Automatique, Traitement du Signal et des Images, Génie Informatique, 2016, Université de Lorraine

Grâce aux progrès de la recherche, on sait aujourd’hui guérir près d’un cancer sur deux. Cependant, certaines tumeurs, telles que les glioblastomes restent parmi les… (more)

Subjects/Keywords: Croissance tumorale; Glioblastome; Hétérogénéité intra-Tumorale; Processus de branchement; Estimation des paramètres; Pseudo-Maximum de vraisemblance; Tumor growth; Glioblastoma; Tumor heterogeneity; Branching process; Numerical simulations; Parameter estimation; Pseudo maximum likelihood; 616.994 81; 519.544

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APA (6th Edition):

Obara, T. (2016). Modélisation de l’hétérogénéité tumorale par processus de branchement : cas du glioblastome : Modeling of tumor heterogeneity by branching process : case of glioblastoma. (Doctoral Dissertation). Université de Lorraine. Retrieved from http://www.theses.fr/2016LORR0186

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Obara, Tiphaine. “Modélisation de l’hétérogénéité tumorale par processus de branchement : cas du glioblastome : Modeling of tumor heterogeneity by branching process : case of glioblastoma.” 2016. Doctoral Dissertation, Université de Lorraine. Accessed May 20, 2019. http://www.theses.fr/2016LORR0186.

MLA Handbook (7th Edition):

Obara, Tiphaine. “Modélisation de l’hétérogénéité tumorale par processus de branchement : cas du glioblastome : Modeling of tumor heterogeneity by branching process : case of glioblastoma.” 2016. Web. 20 May 2019.

Vancouver:

Obara T. Modélisation de l’hétérogénéité tumorale par processus de branchement : cas du glioblastome : Modeling of tumor heterogeneity by branching process : case of glioblastoma. [Internet] [Doctoral dissertation]. Université de Lorraine; 2016. [cited 2019 May 20]. Available from: http://www.theses.fr/2016LORR0186.

Council of Science Editors:

Obara T. Modélisation de l’hétérogénéité tumorale par processus de branchement : cas du glioblastome : Modeling of tumor heterogeneity by branching process : case of glioblastoma. [Doctoral Dissertation]. Université de Lorraine; 2016. Available from: http://www.theses.fr/2016LORR0186

3. Bosquet, Clément. Commerce international et économie de la science : distances, agglomération, effets de pairs et discrimination : International trade and economics of science : distances, agglomeration, peer effects and discrimination.

Degree: Docteur es, Sciences économiques, 2012, Aix Marseille Université

Cette thèse rassemble principalement des contributions en économie de la science à laquelle les deux premières parties sont consacrées. La première teste l'importance des choix… (more)

Subjects/Keywords: Économie de la science; Production scientifique; Citations, publications; Déterminants de la productivité; Effets de pairs; Discrimination; Équations de gravité; Méthodes de pseudo-maximum de vraisemblance; Economics of science; Research productivity; Citations; Publications; Productivity determinants; Peer effects; Discrimination; Gravity equations; Pseudo-Maximum Likelihood methods

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APA (6th Edition):

Bosquet, C. (2012). Commerce international et économie de la science : distances, agglomération, effets de pairs et discrimination : International trade and economics of science : distances, agglomeration, peer effects and discrimination. (Doctoral Dissertation). Aix Marseille Université. Retrieved from http://www.theses.fr/2012AIXM1097

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Bosquet, Clément. “Commerce international et économie de la science : distances, agglomération, effets de pairs et discrimination : International trade and economics of science : distances, agglomeration, peer effects and discrimination.” 2012. Doctoral Dissertation, Aix Marseille Université. Accessed May 20, 2019. http://www.theses.fr/2012AIXM1097.

MLA Handbook (7th Edition):

Bosquet, Clément. “Commerce international et économie de la science : distances, agglomération, effets de pairs et discrimination : International trade and economics of science : distances, agglomeration, peer effects and discrimination.” 2012. Web. 20 May 2019.

Vancouver:

Bosquet C. Commerce international et économie de la science : distances, agglomération, effets de pairs et discrimination : International trade and economics of science : distances, agglomeration, peer effects and discrimination. [Internet] [Doctoral dissertation]. Aix Marseille Université 2012. [cited 2019 May 20]. Available from: http://www.theses.fr/2012AIXM1097.

Council of Science Editors:

Bosquet C. Commerce international et économie de la science : distances, agglomération, effets de pairs et discrimination : International trade and economics of science : distances, agglomeration, peer effects and discrimination. [Doctoral Dissertation]. Aix Marseille Université 2012. Available from: http://www.theses.fr/2012AIXM1097


Université de Montréal

4. Kadje Kenmogne, Romain. Estimation de paramètres en exploitant les aspects calculatoires et numériques .

Degree: 2018, Université de Montréal

Subjects/Keywords: Convergence de variables aléatoires; Copule; Différence de variables de loi gamma; Estimateur équivariant; Estimation des paramètres; Fonction caractéristique; Méthode bayésienne; Pseudo-vraisemblance; Rapport de variables gaussiennes; Vraisemblance des rangs; Bayesian method; Characteristic function; Convergence of random variables; Copula; Difference of gamma variates; Equivariant estimator; Parameter estimation; Pseudo-likelihood; Rank-likelihood; Ratio of normal variables

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APA (6th Edition):

Kadje Kenmogne, R. (2018). Estimation de paramètres en exploitant les aspects calculatoires et numériques . (Thesis). Université de Montréal. Retrieved from http://hdl.handle.net/1866/20584

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Not specified: Masters Thesis or Doctoral Dissertation

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Kadje Kenmogne, Romain. “Estimation de paramètres en exploitant les aspects calculatoires et numériques .” 2018. Thesis, Université de Montréal. Accessed May 20, 2019. http://hdl.handle.net/1866/20584.

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MLA Handbook (7th Edition):

Kadje Kenmogne, Romain. “Estimation de paramètres en exploitant les aspects calculatoires et numériques .” 2018. Web. 20 May 2019.

Vancouver:

Kadje Kenmogne R. Estimation de paramètres en exploitant les aspects calculatoires et numériques . [Internet] [Thesis]. Université de Montréal; 2018. [cited 2019 May 20]. Available from: http://hdl.handle.net/1866/20584.

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Council of Science Editors:

Kadje Kenmogne R. Estimation de paramètres en exploitant les aspects calculatoires et numériques . [Thesis]. Université de Montréal; 2018. Available from: http://hdl.handle.net/1866/20584

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Not specified: Masters Thesis or Doctoral Dissertation


Université Paris-Sud – Paris XI

5. Moreno Betancur, Margarita. Regression modeling with missing outcomes : competing risks and longitudinal data : Contributions aux modèles de régression avec réponses manquantes : risques concurrents et données longitudinales.

Degree: Docteur es, Biostatistiques, 2013, Université Paris-Sud – Paris XI

 Les données manquantes sont fréquentes dans les études médicales. Dans les modèles de régression, les réponses manquantes limitent notre capacité à faire des inférences sur… (more)

Subjects/Keywords: Données manquantes; Données longitudinales; Risques concurrents; Régression; Réponses manquantes; Sorties d'étude; Cause d'évènement manquante; Imputation multiple; Estimateurs pondérés; Maximum de vraisemblance; Modèle de mélange de profils; Analyse de sensibilité; Modèle linéaire mixte; Fonction d'incidence cumulée; Risque cause-spécifique; Pseudo-valeurs; Missing data; Longitudinal data; Competing risks; Regression; Missing outcomes; Drop-out; Missing cause of failure; Multiple imputation; Inverse probability weighting; Direct likelihood; Pattern-mixture model; Sensitivity analysis; Linear mixed model; Cumulative incidence function; Cause-specific hazard; Pseudo-values

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APA (6th Edition):

Moreno Betancur, M. (2013). Regression modeling with missing outcomes : competing risks and longitudinal data : Contributions aux modèles de régression avec réponses manquantes : risques concurrents et données longitudinales. (Doctoral Dissertation). Université Paris-Sud – Paris XI. Retrieved from http://www.theses.fr/2013PA11T076

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Moreno Betancur, Margarita. “Regression modeling with missing outcomes : competing risks and longitudinal data : Contributions aux modèles de régression avec réponses manquantes : risques concurrents et données longitudinales.” 2013. Doctoral Dissertation, Université Paris-Sud – Paris XI. Accessed May 20, 2019. http://www.theses.fr/2013PA11T076.

MLA Handbook (7th Edition):

Moreno Betancur, Margarita. “Regression modeling with missing outcomes : competing risks and longitudinal data : Contributions aux modèles de régression avec réponses manquantes : risques concurrents et données longitudinales.” 2013. Web. 20 May 2019.

Vancouver:

Moreno Betancur M. Regression modeling with missing outcomes : competing risks and longitudinal data : Contributions aux modèles de régression avec réponses manquantes : risques concurrents et données longitudinales. [Internet] [Doctoral dissertation]. Université Paris-Sud – Paris XI; 2013. [cited 2019 May 20]. Available from: http://www.theses.fr/2013PA11T076.

Council of Science Editors:

Moreno Betancur M. Regression modeling with missing outcomes : competing risks and longitudinal data : Contributions aux modèles de régression avec réponses manquantes : risques concurrents et données longitudinales. [Doctoral Dissertation]. Université Paris-Sud – Paris XI; 2013. Available from: http://www.theses.fr/2013PA11T076

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