JdS2012


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Résumé de communication



Résumé 248 :

Echantillonnage spatial et inference sur un processus de Dirichlet caché
VALMY, Larissa ; VAILLANT, Jean
LAMIA-UAG

On considère un processus ponctuel spatial sur un espace X, dont les événements sont déclenchés par un processus de Poisson caché. Par exemple, on observe des plantes atteintes par une maladie vectorielle portée par un insecte dont les attaques, inobservables directement, sont réparties de façon complètement aléatoire (Vaillant et al, 2011). Pour des raisons d’effort d’échantillonnage, on ne peut disposer de la carte complète des événements qui se sont produits dans l’espace X. Quand tel est le cas, une méthode d’échantillonnage permettant d’explorer l’espace X est l’échantillonnage aléatoire systématique. Par exemple, on s’intéresse à un dispositif de comptage dans des placettes disposées sur une grille régulière, cette grille étant elle-même placée aléatoirement. Nous étudions les techniques d’inférence sur les paramètres du processus caché dans une telle situation pour laquelle les comptages observés sont issus d’un processus de Cox dirigé par un processus de Poisson homogène, dont chaque événement contribue à l’intensité du processus observé par le biais d’un processus de Dirichlet. Référence: Vaillant J. and Puggioni G. and Waller L. and Daugrois J.-H. (2011), A spatio-temporal analysis of the spread of sugar cane yellow leaf virus. Journal of Time Series Analysis, 32, 396-406.