Décomposition de mélange de distributions et application à des données climatiques
Revue de Statistique Appliquée, Tome 52 (2004) no. 1, pp. 67-96. 
@article{RSA_2004__52_1_67_0,
     author = {Vrac, Mathieu and Diday, Edwin and Ch\'edin, Alain},
     title = {D\'ecomposition de m\'elange de distributions et application \`a des donn\'ees climatiques},
     journal = {Revue de Statistique Appliqu\'ee},
     pages = {67--96},
     publisher = {Soci\'et\'e fran\c{c}aise de statistique},
     volume = {52},
     number = {1},
     year = {2004},
     language = {fr},
     url = {http://archive.numdam.org/item/RSA_2004__52_1_67_0/}
}
TY  - JOUR
AU  - Vrac, Mathieu
AU  - Diday, Edwin
AU  - Chédin, Alain
TI  - Décomposition de mélange de distributions et application à des données climatiques
JO  - Revue de Statistique Appliquée
PY  - 2004
SP  - 67
EP  - 96
VL  - 52
IS  - 1
PB  - Société française de statistique
UR  - http://archive.numdam.org/item/RSA_2004__52_1_67_0/
LA  - fr
ID  - RSA_2004__52_1_67_0
ER  - 
%0 Journal Article
%A Vrac, Mathieu
%A Diday, Edwin
%A Chédin, Alain
%T Décomposition de mélange de distributions et application à des données climatiques
%J Revue de Statistique Appliquée
%D 2004
%P 67-96
%V 52
%N 1
%I Société française de statistique
%U http://archive.numdam.org/item/RSA_2004__52_1_67_0/
%G fr
%F RSA_2004__52_1_67_0
Vrac, Mathieu; Diday, Edwin; Chédin, Alain. Décomposition de mélange de distributions et application à des données climatiques. Revue de Statistique Appliquée, Tome 52 (2004) no. 1, pp. 67-96. http://archive.numdam.org/item/RSA_2004__52_1_67_0/

[1] V. Achard. Trois problèmes clés de l'analyse 3D de la structure thermodynamique de l'atmosphère par satellite : mesure du contenu en ozone; classification des masses d'air; modélisation hyper rapide du transfert radiatif. Thèse de doctorat, Université Paris VII, 1991.

[2] H.H. Bock and E. Diday. Analysis of symbolic data. Exploratory methos for extracting statistical information from complex data. Springer-Verlag, Heidelberg, 2000. | MR | Zbl

[3] G. Celeux and G. Govaert. Comparison of the mixture and the classification maximum likelihood in cluster analysis. Journal of statist. computer, 47, 127-146, 1993.

[4] A. Chédin, N. Scott, C. Wahiche, P. Moulinier. The improved initialization inversion method : a high resolution physical method for temperature retrievals from satellites of the TIROS-N series, J. Clim. Appl. Meteor., 24, 128-143, 1985.

[5] Frédéric Chevallier. La modélisation du transfert radiatif à des fins climatiques : une nouvelle approche fondée sur les réseaux de neurones artificiels. Thèse de doctorat, Université de Paris 7, 1998.

[6] R.E. Davis And D.R. Walker. An upper-air Synoptic Climatology of the Western United States, American Meteorological Society, 5, 1449-1467, 1992.

[7] A.P. Dempster, N.M. Laird and D.B. Rubin. Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm. Journal of the royal statistical society, 39, 1-38, 1977. | MR | Zbl

[8] E. Diday, Y. Ok and A. Schroeder. The dynamic clusters method in pattern recognition. In Proceeding of IFIP congress, Stockolm, 1974. | MR | Zbl

[9] Edwin Diday. A generalisation of the mixture decomposition problem in the symbolic data analysis framework, Cahiers du CEREMADE, (0112), 2001.

[10] B. Everitt and D. Hand. Finite mixture distributions, Chapman and Hall, London, 1981. | MR | Zbl

[11] C. Genest. Frank's family of bivariate distributions. Biometrika, 74, 549-555, 1987. | MR | Zbl

[12] Younès Hillali. Analyse et modélisation des données probabilistes : capacités et lois multidimensionnelles. Thèse de doctorat, Université de Paris IX Dauphine, 1998.

[13] Laurence S. Kalstein, J. Scott Greene, Michael C. Nichols, C. David Barthel. A new spatial synoptic climatological procedure. In AMS Eight Conference on Applied Climatology, pages 169-173, Anaheim, California, 17-22 January 1993.

[14] J.L. Molliere. What is the real number of clusters? In 9th meeting of the German Classification Society, 1985.

[15] Roger B. Nelsen. An introduction to Copulas. Springer Verlag, Lectures Notes in Statistics, 1998. | MR | Zbl

[16] R.A. Redner and H. Walker. Mixture densities, maximum likelihood and the EM algorithm. SIAM, 26, 195-239, 1984. | MR | Zbl

[17] B. Schweizer and A. Sklar. Probabilistic Metric Spaces. Elsevier North-Holland, New-York, 1983. | MR | Zbl

[18] A. Scott and M. Symons. Clustering methods based on likelihood ratio criteria. Biometrics, 27, 1971.

[19] I. Shlezinger. An algorithm for solving the self organization problem. Cybernetics, 2, 1968.

[20] B.W. Silverman. Density Estimation for Statistics and Data Analysis, Chapman and Hall, London, 1986. | MR | Zbl

[21] A. Sklar. Fonction de répartition à n dimensions et leurs marges. Inst. Statist. Univ. Paris Pub., 8:229-231, 1959. | MR | Zbl

[22] M. Symons. Clustering criteria and multivariate normal mixtures. Biometrics, 37, 1981. | MR | Zbl

[23] M. Vrac, E. Diday and A. Chédin. Mixture decomposition of copulas and application to climatology. In IPMU 2002, Université de Savoie, Annecy, 2002.

[24] Mathieu Vrac. Analyse et modélisation de données probabilistes par Décomposition de Mélange de Copules et Application à une base de données climatologiques. Thèse de doctorat, Université Paris IX Dauphine, décembre 2002.

[25] Mathieu Vrac, Edwin Diday, Alain Chédin and Philippe Naveau. Mélange de distributions de distributions. In SFC'2001 8èmes Rencontres de la Société Francophone de Classification, Université des Antilles et de Guyane, Guadeloupe, 17-21 décembre 2001.