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Ce travail porte sur la prédiction de l'interaction entre génotype et environnement (GxE) et est appliquée au contexte sahélien. Aprčs un tour d'horizon des principales méthodes d'analyse de la littérature, nous proposons la méthode APLAT. Le rendement de génotypes prédit ŕ l'aide de covariables d'environnement par un modčle de simulation de cultures est développée en série de Taylor ŕ l'ordre 1 au voisinage du vecteur de paramčtres d'un génotype de référence. Nous nous ramenons alors approximativement ŕ un modčle linéaire oů la matrice des regresseurs est remplacée par celle des dérivées partielles par rapport aux paramčtres. Le trčs grand nombre de paramčtres variétaux généralement constatée dans les modčles de simulation de cultures conduit ŕ un nombre important de regresseurs; d'oů une estimation par régression Partial Least Squares (PLS). Par la suite, nous proposons APLAT-mixte, une extension de APLAT et introduisons la technique PLS-Mixte pour estimer les composantes de variance dans un modčle oů il y a plus de regresseurs que d'observations. L'algorithme itératif proposée consiste ŕ imbriquer la régression PLS dans l'algorithme Expectation Maximization (EM).