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Analyse statistique symbolique et dynamique non-linéaire de comportements addictifs| old_uid | 2071 |
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| title | Analyse statistique symbolique et dynamique non-linéaire de comportements addictifs |
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| start_date | 2007/01/18 |
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| schedule | 10h30 |
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| online | no |
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| location_info | salle de réunion |
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| summary | Les données sur les comportements (moteurs, sociaux ...) sont généralement obtenues par un enregistrement audio ou vidéo de l'individu, humain ou animal. Elles contiennent donc une immense quantité d'informations, dont beaucoup sont des détails inessentiels, voire totalement parasites et sans aucun rapport avec la problématique étudiée. Une première étape de filtrage des données en vue de leur analyse peut être de les ramener à des suites symboliques, où les symboles codent un ensemble fini d'états typiques, bien distincts les uns des autres et signifiants pour le problème posé (marche/repos, pour donner l'exemple le plus simple). Je présenterai les principales approches que nous avons développées pour analyser de telles suites symboliques: -- approche statistique, étudiant par exemple les fréquences d'observation des symboles; -- approche inspirée de la théorie de l'information et de la dynamique non linéaire pour évaluer le "désordre" et les corrélations temporelles présentes dans la dynamique en termes d'entropie ou de complexité algorithmique; -- estimation des probabilités de transition entre les différents symboles (autrement dit entre les différents états) et modélisation de la dynamique par des chaines de Markov; -- validation de la significativité des résultats précédents par des méthodes de données de remplacement De telles approches (certaines étant très classiques dans d'autres contextes) permettent non seulement de classifier et comparer sur une base quantitative différents comportements (d'une personne à l'autre, d'une condition expérimentale à l'autre, avec ou sans traitement ...) mais aussi d'inférer certaines propriétés de la dynamique qui les a engendrés. |
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| responsibles | Marin |
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