Notice
Bruit, erreur, anomalie et incertitude dans les données-PUDD
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Descriptif
Le premier objectif de cette présentation est de dresser un panorama des perturbations fréquemment rencontrées et de leur impacts sur les données et les analyses qui en découlent. Il s’agira de montrer comment une typologie des perturbations peut guider l’analyste dans le choix de méthodes et de stratégies permettant de limiter l’impact négatif de ces perturbations. Ce panorama des perturbations sera complété par un panorama des méthodes de détection et de correction de celles-ci. Le second objectif de la présentation sera de montrer l’importance d’une modélisation conjointe des perturbations et des données pour l’obtention de résultats robustes, en particulier grâce aux méthodes bayésiennes. Celles-ci seront illustrées sur des exemples simples traités avec le logiciel Stan (https://mc-stan.org/) utilisé avec R.
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