المؤلفون: Anna Bonnet, Claire Lacour, Franck Picard, Vincent Rivoirard

المساهمون: Laboratoire de Probabilités, Statistique et Modélisation (LPSM (UMR_8001)), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Cité (UPCité), Laboratoire Analyse et Mathématiques Appliquées (LAMA), Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Gustave Eiffel, Département PEGASE [LBBE] (PEGASE), Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive - UMR 5558 (LBBE), Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Statistique en grande dimension pour la génomique, Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive - UMR 5558 (LBBE), CEntre de REcherches en MAthématiques de la DEcision (CEREMADE), Université Paris Dauphine-PSL, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de Probabilités, Statistiques et Modélisations (LPSM (UMR_8001)), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Cité (UPC), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Dauphine-PSL, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Paris (UP)

المصدر: Journal of Machine Learning Research
Journal of Machine Learning Research, 2022, 23 (194), pp.1--36
HAL
Journal of Machine Learning Research, Microtome Publishing, 2022, 23 (194), pp.1--36

مصطلحات موضوعية: FOS: Computer and information sciences, Statistics::Theory, [STAT.AP]Statistics [stat]/Applications [stat.AP], Poisson Point Process, Poisson process, [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, Convolution, Methodology (stat.ME), Adaptive estimation, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], [SDV.BBM.GTP]Life Sciences [q-bio]/Biochemistry, Molecular Biology/Genomics [q-bio.GN], [INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM], [STAT.ME]Statistics [stat]/Methodology [stat.ME], Statistics - Methodology, [INFO.INFO-MS]Computer Science [cs]/Mathematical Software [cs.MS]

URL الوصول: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::baee4cb03eed4db22e202628fa16d225
https://hal.science/hal-02964117v2/file/BLPR22_final.pdf

المؤلفون: Maxime Sangnier, Miguel Martinez Herrera, Anna Bonnet

المساهمون: Laboratoire de Probabilités, Statistiques et Modélisations (LPSM (UMR_8001)), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Paris (UP)

المصدر: Statistics and Probability Letters
Statistics and Probability Letters, Elsevier, 2021

مصطلحات موضوعية: FOS: Computer and information sciences, Statistics and Probability, Current (mathematics), Maximum likelihood, Machine Learning (stat.ML), Context (language use), Mathematics - Statistics Theory, Statistics Theory (math.ST), 02 engineering and technology, 01 natural sciences, 010104 statistics & probability, [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], Statistics - Machine Learning, [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], FOS: Mathematics, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Applied mathematics, 0101 mathematics, Mathematics, Process (computing), Univariate, Estimator, Exponential kernel, 020206 networking & telecommunications, 16. Peace & justice, Statistics, Probability and Uncertainty, Excitation

URL الوصول: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::5aeb9127913451bfdb475fdd64878b4e
https://hal.sorbonne-universite.fr/hal-03161843

المؤلفون: Anna Bonnet, Céline Lévy‐Leduc, Elisabeth Gassiat, Roberto Toro, Thomas Bourgeron

المصدر: Royal Statistical Society, Journal of the Royal Statistical Society Series C. 67(4):813-839

الإتاحة: https://ideas.repec.org/a/bla/jorssc/v67y2018i4p813-839.html

المؤلفون: Anna Bonnet

المساهمون: Mathématiques et Informatique Appliquées (MIA-Paris), AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université Paris Saclay (COmUE)

المصدر: Electron. J. Statist. 12, no. 1 (2018), 1662-1716
Electronic Journal of Statistics 1 (12), 1662-1716. (2018)
Electronic Journal of Statistics
Electronic Journal of Statistics, Shaker Heights, OH : Institute of Mathematical Statistics, 2018, 12 (1), pp.1662-1716. ⟨10.1214/18-EJS1424⟩

مصطلحات موضوعية: 0301 basic medicine, Statistics and Probability, Mixed model, mixed models, high dimension, Case-control studies, heritability, Estimator, Quantitative trait locus, Heritability, 01 natural sciences, Human genetics, Regression, 010104 statistics & probability, 03 medical and health sciences, 030104 developmental biology, Statistical genetics, Statistics, Trait, [INFO]Computer Science [cs], [MATH]Mathematics [math], 0101 mathematics, Statistics, Probability and Uncertainty, Mathematics

وصف الملف: application/pdf

URL الوصول: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::24d692968f21dd6e99ed2d76d60cf8d8
https://projecteuclid.org/euclid.ejs/1527559245

المؤلفون: Thomas Bourgeron, Roberto Toro, Céline Lévy-Leduc, Anna Bonnet, Elisabeth Gassiat

المساهمون: Mathématiques et Informatique Appliquées (MIA-Paris), AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Laboratoire de Mathématiques d'Orsay (LM-Orsay), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Génétique humaine et fonctions cognitives - Human Genetics and Cognitive Functions (GHFC (UMR_3571 / U-Pasteur_1)), Institut Pasteur [Paris]-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut Pasteur [Paris], Université Paris-Saclay, AgroParisTech, Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11), Université Paris Saclay (COmUE), Ecole Nationale du Génie Rural, des Eaux et des Forêts (ENGREF)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut National Agronomique Paris-Grignon (INA P-G), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Institut Pasteur [Paris], Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech

المصدر: Journal of the Royal Statistical Society: Series C Applied Statistics
Journal of the Royal Statistical Society: Series C Applied Statistics, Wiley, 2018, 67 (4), pp.813-839. ⟨10.1111/rssc.12261⟩
Journal of the Royal Statistical Society: Series C Applied Statistics, 2018, 67 (4), pp.813-839. ⟨10.1111/rssc.12261⟩

مصطلحات موضوعية: 0301 basic medicine, Statistics and Probability, Computer science, [SDV]Life Sciences [q-bio], Feature selection, Mathematics - Statistics Theory, Statistics Theory (math.ST), 01 natural sciences, Generalized linear mixed model, Heritability, 010104 statistics & probability, 03 medical and health sciences, Statistics, FOS: Mathematics, 0101 mathematics, Applications in neuroanatomy, Nonparametric statistics, Estimator, Variance (accounting), [STAT.TH]Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH], High dimension, Genetic architecture, 030104 developmental biology, Standard error, Linear Mixed Models, Variable Selection, Statistics, Probability and Uncertainty

URL الوصول: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::8da455112d34f2d1ea3ea2200fc7718c

المؤلفون: Céline Lévy-Leduc, Anna Bonnet, Elisabeth Gassiat

المساهمون: Mathématiques et Informatique Appliquées (MIA-Paris), AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Laboratoire de Mathématiques d'Orsay (LM-Orsay), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)

المصدر: Electronic journal of statistics
Electronic journal of statistics, Shaker Heights, OH : Institute of Mathematical Statistics, 2015, 9 (2), pp.2099-2129. ⟨10.1214/15-EJS1069⟩
Electronic Journal of Statistics
Electronic Journal of Statistics, Shaker Heights, OH : Institute of Mathematical Statistics, 2015, 9 (2), pp.2099-2129. ⟨10.1214/15-EJS1069⟩
Electronic Journal of Statistics 2 (9), 2099-2129. (2015)
Electron. J. Statist. 9, no. 2 (2015), 2099-2129

مصطلحات موضوعية: Statistics and Probability, Mixed model, Linear mixed model, high dimension, [SDV]Life Sciences [q-bio], Null (mathematics), sparsity, Estimator, Heritability, heritability, Random effects model, Generalized linear mixed model, Confidence interval, Statistics, Statistics, Probability and Uncertainty, Mathematics, Central limit theorem

وصف الملف: application/pdf

URL الوصول: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::cac2a75b482d69602a7567c19496cdb8
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01540984/document