Analyse et modélisatin statistique à base des modèles à classes latentes : (notice n° 55686)
| 000 -LEADER | |
|---|---|
| fixed length control field | 03852nam a22003737i 4500 |
| 003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER | |
| control field | IMIST |
| 005 - DATE AND TIME OF LATEST TRANSACTION | |
| control field | 20220624121559.0 |
| 008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION | |
| fixed length control field | 220624s2017 mr ||||| |||| 00| 0 fre |
| 040 ## - CATALOGING SOURCE | |
| Original cataloging agency | IMIST |
| Language of cataloging | fre |
| Transcribing agency | IMIST |
| Description conventions | rda |
| 041 ## - LANGUAGE CODE | |
| Language code of text/sound track or separate title | fre |
| 044 ## - COUNTRY OF PUBLISHING/PRODUCING ENTITY CODE | |
| MARC country code | MA |
| 082 ## - DEWEY DECIMAL CLASSIFICATION NUMBER | |
| Edition number | 22 |
| Classification number | 004 |
| 100 ## - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME | |
| 9 (RLIN) | 202984 |
| Personal name | Abarda, Abdallah |
| 245 ## - TITLE STATEMENT | |
| Title | Analyse et modélisatin statistique à base des modèles à classes latentes : |
| Statement of responsibility, etc | Abarda Abdallah |
| Remainder of title | Adaptation et application aux données massives/ |
| 264 ## - Production, Publication, Distribution, Manufacture, and Copyright Notice | |
| Place of production, publication, distribution, manufacture | Kénitra |
| Name of producer, publisher, distributor, manufacturer | Université Ibn Tofail - Kenitra |
| Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice | 2017 |
| 300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION | |
| Extent | 104 pages |
| 336 ## - CONTENT TYPE | |
| Source | rdacontent |
| Content Type Term | text |
| Content Type Code | txt |
| 337 ## - MEDIA TYPE | |
| Source | rdamedia |
| Media Type Term | unmediated |
| Media Type Code | n |
| 338 ## - CARRIER TYPE | |
| Source | rdacarrier |
| Carrier Type Term | volume |
| Carrier Type Code | nc |
| 502 ## - DISSERTATION NOTE | |
| Degree type | PH.D |
| 520 ## - SUMMARY, ETC. | |
| Summary, etc | Cette thèse présente une contribution par une nouvelle modélisation statistique basée sur l’approche de classes latentes LCA. Et également de nouveaux critères d’informations pour le choix de critères par comparaison analytique et numérique. Une telle approche est ainsi appliquée dans les domaines de la description de certains phénomènes tel celui du comportement des internautes et également dans les domaines de l’analyse des données massives à savoir le Big Data. La thèse rappelle les méthodes d’analyse de données statistiques et les algorithmes de classification existants, ainsi que les méthodes existantes pour déterminer l’atout de LCA par rapport aux autres méthodes, en expliquant le rôle de chaque méthode dans l’analyse de données. Le travail est concerné ensuite sur les modèles à classes latentes en présentant quelques applications de ces modèles ainsi que les enjeux majeurs y existants, en particulier l’aspect probabiliste des modèles de classes latentes basés sur l’analyse bayésienne, ainsi que l’algorithme EM utilisé pour estimer les paramètres du modèle. Une grande partie de ce travail est consacrée à traiter et répondre à la problématique du choix du nombre de classes dans l’analyse des classes latentes. En outre, cette partie passe en revue quelques critères proposés pour la détermination du nombre de classes. Ainsi, elle présent une contribution par introduction de nouveaux critères d’informations et trace une feuille de route pour le choix de critère par une comparaison analytique et numérique. Ensuite, la thèse propose une nouvelle modélisation statistique d’un phénomène réel en utilisant les modèles à classes latentes, plus spécialement, l’adaptation et l’application de LCA pour l’estimation des classes de personnes à risque d’être victime de la cybercriminalité chez les jeunes internautes marocains. Les données utilisées sont issues d’une enquête réalisée dans le cadre de cette thèse dans plusieurs villes du Maroc. La dernière partie de la thèse décrit l’intérêt du Big Data et la nécessité de trouver des modèles mathématiques et statistiques pour analyser des données de grandes dimensions. Ainsi la thèse présente une contribution de deux nouveaux algorithmes qui facilitent l’analyse de données massives à l’aide de la méthode des classes latentes, et aussi une généralisation pour les techniques statistiques. Les résultats sont validés théoriquement par des études asymptotiques des estimateurs choisis, ainsi que par des simulations numériques. |
| 653 ## - INDEX TERM--UNCONTROLLED | |
| Uncontrolled term | informatique |
| 653 ## - INDEX TERM--UNCONTROLLED | |
| Uncontrolled term | données massives |
| 653 ## - INDEX TERM--UNCONTROLLED | |
| Uncontrolled term | Big Data |
| 653 ## - INDEX TERM--UNCONTROLLED | |
| Uncontrolled term | Electric engineering computing |
| 700 ## - MEMBRES DE JURY | |
| 9 (RLIN) | 202985 |
| Personal name | Bentaleb, Youssef |
| 700 ## - MEMBRES DE JURY | |
| 9 (RLIN) | 202986 |
| Personal name | Belghiti, Taib |
| 700 ## - MEMBRES DE JURY | |
| 9 (RLIN) | 23159 |
| Personal name | El Hajji, Said |
| 700 ## - MEMBRES DE JURY | |
| 9 (RLIN) | 202983 |
| Personal name | Gretete, Driss |
| 700 ## - MEMBRES DE JURY | |
| 9 (RLIN) | 202987 |
| Personal name | Mharzi, Hassan |
| 710 ## - ADDED ENTRY--CORPORATE NAME | |
| Université | Université Ibn Tofail - Kenitra |
| Faculté | Faculté des sciences |
| 856 ## - ELECTRONIC LOCATION AND ACCESS | |
| Uniform Resource Identifier | <a href="https://toubkal.imist.ma/handle/123456789/12026?show=full">https://toubkal.imist.ma/handle/123456789/12026?show=full</a> |
| 942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA) | |
| Source of classification or shelving scheme | |
| Koha item type | Thèse universitaire |
| Withdrawn status | Lost status | Source of classification or shelving scheme | Damaged status | Not for loan | Permanent Location | Current Location | Date acquired | Total Checkouts | Full call number | Barcode | Date last seen | Price effective from | Koha item type |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| La bibliothèque des sciences de l'ingénieur | La bibliothèque des sciences de l'ingénieur | 06/24/2022 | TH-004 ABA | 0000000034047 | 06/24/2022 | 06/24/2022 | Thèse universitaire |
