A statistical modeling framework for analyzing tree-indexed data : application to plant development on microscopic and macroscopic scales

Résumé : Nous nous intéressons à des modèles statistiques pour les données indexées par des arborescences. Dans le contexte de l'équipe Virtual Plants, équipe hôte de cette thèse, les applications d'intérêt portent sur le développement de la plante et sa modulation par des facteurs environnementaux et génétiques. Nous nous restreignons donc à des applications issues du développement de la plante, à la fois au niveau microscopique avec l'étude de la lignée cellulaire du tissu biologique servant à la croissance des plantes, et au niveau macroscopique avec le mécanisme de production de branches. Le catalogue de modèles disponibles pour les données indexées par des arborescences est beaucoup moins important que celui disponible pour les données indexées par des chemins. Cette thèse vise donc à proposer un cadre de modélisation statistique pour l'étude de patterns pour données indexées par des arborescences. À cette fin, deux classes différentes de modèles statistiques, les modèles de Markov et de détection de ruptures, sont étudiées.
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Thèse
Statistics [math.ST]. Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2014. English. < NNT : 2014MON20064 >
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Soumis le : mardi 13 septembre 2016 - 16:09:08
Dernière modification le : mercredi 19 juillet 2017 - 01:06:40
Document(s) archivé(s) le : mercredi 14 décembre 2016 - 14:25:30

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Pierre Fernique. A statistical modeling framework for analyzing tree-indexed data : application to plant development on microscopic and macroscopic scales. Statistics [math.ST]. Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2014. English. < NNT : 2014MON20064 >. <tel-01365814>

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