SIGFRIED2: indicateurs spatialisables de la qualité de l'air intérieur - Masson, Jean-Baptiste
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Ce livre s'inscrit dans le programme CIRCE qui vise à comparer des cartographies d'occurrence des cancers avec des cartographies de qualité environnementale ; notre objectif spécifique est de construire des cartographies de la qualité de l'air intérieur des logements. Nous avons adopté une démarche en deux étapes : identifier des classes de pollution intérieure, puis évaluer la fréquence de ces classes dans des zones prédéterminées. La première étape a nécessité une extension de méthodes de classification bien connues, basées sur les modèles de mélange et l'algorithme EM, au cas de données…mehr

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Produktbeschreibung
Ce livre s'inscrit dans le programme CIRCE qui vise à comparer des cartographies d'occurrence des cancers avec des cartographies de qualité environnementale ; notre objectif spécifique est de construire des cartographies de la qualité de l'air intérieur des logements. Nous avons adopté une démarche en deux étapes : identifier des classes de pollution intérieure, puis évaluer la fréquence de ces classes dans des zones prédéterminées. La première étape a nécessité une extension de méthodes de classification bien connues, basées sur les modèles de mélange et l'algorithme EM, au cas de données censurées. La seconde étape a fait usage de méthodes de discrimination non paramétrique, basées sur des arbres binaires de décision (CART). Les arbres obtenus présentent une erreur de prédiction élevée : même si on peut détecter des associations significatives connues entre pollution intérieure et caractéristiques du logement et des occupants, il est difficile de prédire la classe, ou même la concentration d'une substance, à partir de ces caractéristiques. Néanmoins, la méthodologie développée a de nombreuses qualités : simplicité, modularité, flexibilité, et ses erreurs sont évaluables.
Autorenporträt
Jean-Baptiste Masson est ingénieur de l'ENSIMAG, agrégé en mathématiques et docteur de l'UTC. Il enseigne actuellement les mathématiques à l'IUT d'Amiens, où il est aussi responsable de la 2e année du DUT informatique. Il s'intéresse principalement aux applications des probabilités et statistiques en intelligence artificielle (machine learning).