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Communication Dans Un Congrès Année : 2019

Détection en ligne de multiples changements dans un panel de données catégorielles

Résumé

Cet article présente une méthode de détection de changements communs à un ensemble de séquences catégorielles. La méthode proposée est basée sur un test séquentiel de rapport de vraisemblance généralisé fondé lui-même sur des chaînes de Markov non homogènes modélisant les données avant et après les changements.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-02364858 , version 1 (15-11-2019)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02364858 , version 1

Citer

Milad Leyli-Abadi, Allou Same, Latifa Oukhellou. Détection en ligne de multiples changements dans un panel de données catégorielles. SFC 2019, XXVIèmes rencontres de la société francophone de classification, Sep 2019, Nancy, France. 4p. ⟨hal-02364858⟩
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