* Emilie Lebarbier (AgroParisTech/INRA) - MAP5-UMR 8145

Emilie Lebarbier (AgroParisTech/INRA)

Joint segmentation of correlated series

vendredi 16 mai 2014, 9h30 - 10h30

Salle de réunion, espace Turing


On s’intéresse à la segmentation d’un ensemble de séries
d’observations corrélées entre elles, par exemple organisées
spatialement. Chaque série est supposée être affectée par des
changements qui sont spécifiques à chacune d’elle et les signaux à
chaque position sont supposés être corrélés.
L’inférence dans les modèles de segmentation consiste à visiter
l’espace des segmentations possibles, dont une démarche naive est
impossible. La Programmation Dynamique (DP) figure parmi les
algorithmes les plus efficaces mais ne peut être appliqué que si la
quantité à optimiser est additive en le nombre de segments. En
présence de dépendance, ce n’est plus le cas. Pour palier à cela,
nous proposons ici de modéliser la dépendance entre les séries au
moyen d’un modèle à facteur. Nous considérons l’algorithme EM pour
obtenir les estimateurs du maximum de vraisemblance, qui permettra
l’utilisation de DP pour l’inférence de la segmentation. Nous
proposons également une procédure de sélection de modèle pour
déterminer le nombre de changements/ruptures ainsi que le nombre de
facteurs.