<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<TEI xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:hal="http://hal.archives-ouvertes.fr/" xmlns:gml="http://www.opengis.net/gml/3.3/" xmlns:gmlce="http://www.opengis.net/gml/3.3/ce" version="1.1" xsi:schemaLocation="http://www.tei-c.org/ns/1.0 http://api.archives-ouvertes.fr/documents/aofr-sword.xsd">
  <teiHeader>
    <fileDesc>
      <titleStmt>
        <title>HAL TEI export of tel-03972163v1</title>
      </titleStmt>
      <publicationStmt>
        <distributor>CCSD</distributor>
        <availability status="restricted">
          <licence target="https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/">CC0 1.0 - Universal</licence>
        </availability>
        <date when="2026-05-22T17:09:25+02:00"/>
      </publicationStmt>
      <sourceDesc>
        <p part="N">HAL API Platform</p>
      </sourceDesc>
    </fileDesc>
  </teiHeader>
  <text>
    <body>
      <listBibl>
        <biblFull>
          <titleStmt>
            <title xml:lang="en">Supervised component-based generalized linear regression for the joint response modeling</title>
            <title xml:lang="fr">Régression linéaire généralisée sur composantes supervisées pour la modélisation jointe des réponses</title>
            <author role="aut">
              <persName>
                <forename type="first">Julien</forename>
                <surname>Gibaud</surname>
              </persName>
              <email type="md5">dfe1c0797f6ede04e775494b24f61f7c</email>
              <email type="domain">umontpellier.fr</email>
              <idno type="idhal" notation="numeric">1088573</idno>
              <idno type="halauthorid" notation="string">2131771-1088573</idno>
              <affiliation ref="#struct-1100744"/>
            </author>
            <editor role="depositor">
              <persName>
                <forename>Julien</forename>
                <surname>Gibaud</surname>
              </persName>
              <email type="md5">34ce3181222773286582f647985c2258</email>
              <email type="domain">u-bordeaux.fr</email>
            </editor>
            <funder ref="#projanr-47845"/>
          </titleStmt>
          <editionStmt>
            <edition n="v1" type="current">
              <date type="whenSubmitted">2023-02-03 15:02:55</date>
              <date type="whenModified">2024-11-07 16:14:04</date>
              <date type="whenReleased">2023-02-16 16:39:00</date>
              <date type="whenProduced">2022-12-09</date>
              <date type="whenEndEmbargoed">2023-02-03</date>
              <ref type="file" target="https://hal.science/tel-03972163v1/document">
                <date notBefore="2023-02-03"/>
              </ref>
              <ref type="file" subtype="author" n="1" target="https://hal.science/tel-03972163v1/file/manuscrit_final_julien_gibaud.pdf" id="file-3972163-3465828">
                <date notBefore="2023-02-03"/>
              </ref>
            </edition>
            <edition n="v2">
              <date type="whenSubmitted">2023-04-13 18:00:11</date>
            </edition>
            <respStmt>
              <resp>contributor</resp>
              <name key="810432">
                <persName>
                  <forename>Julien</forename>
                  <surname>Gibaud</surname>
                </persName>
                <email type="md5">34ce3181222773286582f647985c2258</email>
                <email type="domain">u-bordeaux.fr</email>
              </name>
            </respStmt>
          </editionStmt>
          <publicationStmt>
            <distributor>CCSD</distributor>
            <idno type="halId">tel-03972163</idno>
            <idno type="halUri">https://hal.science/tel-03972163</idno>
            <idno type="halBibtex">gibaud:tel-03972163</idno>
            <idno type="halRefHtml">Statistics [stat]. Université de Montpellier, 2022. English. &lt;a target="_blank" href="https://www.theses.fr/"&gt;&amp;#x27E8;NNT : &amp;#x27E9;&lt;/a&gt;</idno>
            <idno type="halRef">Statistics [stat]. Université de Montpellier, 2022. English. &amp;#x27E8;NNT : &amp;#x27E9;</idno>
            <availability status="restricted">
              <licence target="https://about.hal.science/hal-authorisation-v1/">HAL Authorization<ref corresp="#file-3972163-3465828"/></licence>
            </availability>
          </publicationStmt>
          <seriesStmt>
            <idno type="stamp" n="ANR">ANR</idno>
          </seriesStmt>
          <notesStmt/>
          <sourceDesc>
            <biblStruct>
              <analytic>
                <title xml:lang="en">Supervised component-based generalized linear regression for the joint response modeling</title>
                <title xml:lang="fr">Régression linéaire généralisée sur composantes supervisées pour la modélisation jointe des réponses</title>
                <author role="aut">
                  <persName>
                    <forename type="first">Julien</forename>
                    <surname>Gibaud</surname>
                  </persName>
                  <email type="md5">dfe1c0797f6ede04e775494b24f61f7c</email>
                  <email type="domain">umontpellier.fr</email>
                  <idno type="idhal" notation="numeric">1088573</idno>
                  <idno type="halauthorid" notation="string">2131771-1088573</idno>
                  <affiliation ref="#struct-1100744"/>
                </author>
              </analytic>
              <monogr>
                <imprint>
                  <date type="dateDefended">2022-12-09</date>
                </imprint>
                <authority type="institution">Université de Montpellier</authority>
                <authority type="supervisor">Catherine Trottier</authority>
                <authority type="supervisor">Xavier Bry</authority>
              </monogr>
            </biblStruct>
          </sourceDesc>
          <profileDesc>
            <langUsage>
              <language ident="en">English</language>
            </langUsage>
            <textClass>
              <keywords scheme="author">
                <term xml:lang="en">EM algorithm</term>
                <term xml:lang="en">factor model</term>
                <term xml:lang="en">latent variables</term>
                <term xml:lang="en">response mixture model</term>
                <term xml:lang="en">supervised components</term>
                <term xml:lang="fr">algorithme EM</term>
                <term xml:lang="fr">variables latentes</term>
                <term xml:lang="fr">modèle de mélange sur les réponses</term>
                <term xml:lang="fr">modèle à facteurs</term>
                <term xml:lang="fr">composantes supervisées</term>
              </keywords>
              <classCode scheme="halDomain" n="stat">Statistics [stat]</classCode>
              <classCode scheme="halDomain" n="math">Mathematics [math]</classCode>
              <classCode scheme="halTypology" n="THESE">Theses</classCode>
              <classCode scheme="halOldTypology" n="THESE">Theses</classCode>
              <classCode scheme="halTreeTypology" n="THESE">Theses</classCode>
            </textClass>
            <abstract xml:lang="en">
              <p>In this thesis, a response matrix is assumed to depend on a set of explanatory variables, and a set ofadditional covariates. Explanatory variables are supposed many and redundant, thus demanding dimensionreduction and regularization. By contrast, additional covariates contain few selected variables which areforced into the regression model, as they demand no regularization. Originally, the Supervised ComponentbasedGeneralized Linear Regression (SCGLR), a Partial Least Squares-type method, and its extensionto multiple explanatory variable-blocks, THEME-SCGLR, are designed to extract from the explanatoryvariables several components jointly supervised by the set of responses. However, this methodology still hassome limitations we aim to overcome in this thesis. The first limitation comes from the assumption that allthe responses are predicted by the same explanatory space. However, in many practical situations, large setsof responses are not likely to depend exactly on the same explanatory dimensions. As a second limitation,the previous works involving SCGLR assume the responses independent conditional on the explanatoryvariables. Again, this is not very likely in practice, especially in situations like those in ecology, where anon-negligible part of the explanatory variables could not be measured. To overcome the first limitation,we assume that the responses are partitioned into several unknown groups. We suppose that the responsesin each group are predictable from an appropriate number of specific orthogonal supervised componentsof the explanatory variables. We develop an extension of SCGLR based on a finite mixture model of theresponses. The second work relaxes the conditional independence assumption. As in THEME-SCGLR,the response matrix is modeled by a thematic partitioning of the explanatory variables, named “themes”.Thus, regularization is performed searching each theme for an appropriate number of components that bothcontribute to predict the response matrix and capture relevant structural information in themes. A set offew latent factors models the “residual” covariance matrix of the responses conditional on the components.The approaches presented in this work are tested on many simulation schemes, and then applied on ecologydatasets.</p>
            </abstract>
            <abstract xml:lang="fr">
              <p>Dans cette thèse, une matrice réponse est supposée dépendre d’un ensemble de variables explicativeset d’un ensemble de covariables additionnelles. Les variables explicatives sont supposées nombreuseset redondantes, demandant ainsi réduction de dimension et régularisation. Au contraire, les covariablesadditionnelles contiennent quelques variables sélectionnées qui sont forcées dans le modèle derégression sans subir de régularisation. À l’origine, la Régression Linéaire Généralisée sur ComposantesSupervisées (SCGLR) et son extension au multi-tableaux, THEME-SCGLR, sont créés pour extraire dansles variables explicatives plusieurs composantes conjointement supervisées par l’ensemble des réponses.Cependant, cette méthodologie a toujours des limitations que nous proposons de surpasser dans cette thèse.La première limitation vient de l’hypothèse que toutes les réponses sont prédites par le même espace explicatif.Cependant, dans de nombreuses situations pratiques, il est peu probable que de grands ensemblesde réponses dépendent exactement des mêmes dimensions explicatives. Comme deuxième limitation, lesprécédents travaux impliquant SCGLR supposent que les réponses sont indépendantes conditionnellementaux variables explicatives. Encore une fois, cela est peu probable dans la pratique, spécialement dans dessituations telles que l’écologie où une part non-négligeable des variables explicatives ne peuvent pas êtremesurées. Pour surpasser la première limitation, nous supposons que les réponses sont partitionnées enplusieurs groupes inconnus. Nous supposons que les réponses dans chaque groupe sont prédites par un nombreapproprié de composantes supervisées orthogonales spécifiques dans les variables explicatives. Nousdéveloppons une extension de SCGLR basée sur un modèle de mélange fini des réponses. Le deuxième travailrelâche l’hypothèse d’indépendance conditionnelle. Comme pour THEME-SCGLR, la matrice réponseest modélisée par un partitionnement thématique des variables explicatives, nommés “thèmes”. Ainsi, larégularisation est effectuée afin de chercher, dans chacun des thèmes, un nombre approprié de composantesqui contribuent à la fois à la prédiction de la matrice réponse et à la capture d’informations pertinentes desthèmes. Un ensemble de quelques facteurs latents modélise la covariance “résiduelle” des réponses conditionnellementaux composantes. Les approches présentées dans ce travail sont testées sur de nombreuxschémas de simulation et ensuite appliquées à des jeux de données issus de l’écologie.</p>
            </abstract>
          </profileDesc>
        </biblFull>
      </listBibl>
    </body>
    <back>
      <listOrg type="structures">
        <org type="laboratory" xml:id="struct-1100744" status="VALID">
          <idno type="ISNI">0000000404890602</idno>
          <idno type="RNSR">200311827X</idno>
          <idno type="ROR">https://ror.org/044kxby82</idno>
          <orgName>Institut Montpelliérain Alexander Grothendieck</orgName>
          <orgName type="acronym">IMAG</orgName>
          <date type="start">2022-01-01</date>
          <desc>
            <address>
              <addrLine>UMR CNRS 5149 - Université Montpellier 2, Case courrier 051, 34095 Montpellier cedex 5 - France</addrLine>
              <country key="FR"/>
            </address>
            <ref type="url">https://imag.umontpellier.fr/</ref>
          </desc>
          <listRelation>
            <relation name="UMR5149" active="#struct-441569" type="direct"/>
            <relation active="#struct-1100589" type="direct"/>
          </listRelation>
        </org>
        <org type="regroupinstitution" xml:id="struct-441569" status="VALID">
          <idno type="IdRef">02636817X</idno>
          <idno type="ISNI">0000000122597504</idno>
          <idno type="ROR">https://ror.org/02feahw73</idno>
          <orgName>Centre National de la Recherche Scientifique</orgName>
          <orgName type="acronym">CNRS</orgName>
          <date type="start">1939-10-19</date>
          <desc>
            <address>
              <country key="FR"/>
            </address>
            <ref type="url">https://www.cnrs.fr/</ref>
          </desc>
        </org>
        <org type="regroupinstitution" xml:id="struct-1100589" status="VALID">
          <idno type="ROR">https://ror.org/051escj72</idno>
          <orgName>Université de Montpellier</orgName>
          <orgName type="acronym">UM</orgName>
          <date type="start">2022-01-01</date>
          <desc>
            <address>
              <addrLine>163 rue Auguste Broussonnet - 34090 Montpellier</addrLine>
              <country key="FR"/>
            </address>
            <ref type="url">http://www.umontpellier.fr/</ref>
          </desc>
        </org>
      </listOrg>
      <listOrg type="projects">
        <org type="anrProject" xml:id="projanr-47845" status="VALID">
          <idno type="anr">ANR-18-CE02-0025</idno>
          <idno type="program">APPEL À PROJETS GÉNÉRIQUE 2018</idno>
          <orgName>GAMBAS</orgName>
          <desc>Nouvelles avancées dans la modélisation de la biodiversité et des services écosystémiques : améliorations statistiques et pertinences écologiques des modèles de distribution multi-espèces</desc>
          <date type="start">2018</date>
        </org>
      </listOrg>
    </back>
  </text>
</TEI>