Quantification de l'incertitude sur la structure latente dans les modèles de Markow cachés

Durand Jean-Baptiste, Guédon Yann. 2014. Quantification de l'incertitude sur la structure latente dans les modèles de Markow cachés. In : 46ème Journées de statistique, Rennes, France, du 2 au 6 juin 2014. Société française de statistique. s.l. : s.n., 6 p. Journées de statistique. 46, Rennes, France, 2 Juin 2014/6 Juin 2014.

Résumé : Nous introduisons les modèles de Markov cachés graphiques, qui généralisent les chaines et arbres de Markov cachés (CMCs et AMCs). Nous montrons comment l'in- certitude globale sur le processus d'état caché peut-être décomposée en une somme d'entropies conditionnelles, qui s'interprètent comme une contribution locale à l'incertitude globale. Nous donnons un algorithme efficace de calcul de ces entropies pour les CMCs et AMCs et montrons leur apport, en complément d'autres algorithmes de restauration des états, au diagnostic et à l'interprétation des états cachés. Nous montrons également que les profils classiques de probabilités lissées (loi marginale de l'état caché à chaque instant, sachant l'ensemble des observations), ne permet pas de conclure sur la contribution locale à l'incertitude globale.

Classification Agris : U10 - Informatique, mathématiques et statistiques

Auteurs et affiliations

• Durand Jean-Baptiste, INRIA (FRA) ORCID: 0000-0001-6800-1438
• Guédon Yann, CIRAD-BIOS-UMR AGAP (FRA)

Source : Cirad - Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/573429/)

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