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Variable selection in sparse GLARMA models

 M. Gomtsyan , C. Lévy-Leduc , Sarah Ouadah , Laure Sansonnet
2020
Pré-publication, Document de travail hal-02903367v1
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GlarmaVarSel

 M. Gomtsyan , Céline Lévy-Leduc , Sarah Ouadah , Laure Sansonnet
2021, ⟨swh:1:dir:2cdb41a2d9ff6f6564abc86e7e8a94db04218229;origin=https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-04224917;visit=swh:1:snp:ea684f0292e889b29b21dfee647e9dd7aef07510;anchor=swh:1:rel:92a09af6c220042117c32e280c8917c004e31437;path=/⟩
Logiciel hal-04224917v1
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Méthodes de sélection de variables dans des modèles GLARMA parcimonieux

 M. Gomtsyan
Methodology [stat.ME]. Université Paris-Saclay, 2023. English. ⟨NNT : 2023UPASM021⟩
Thèse tel-04261943v3

Variable selection in sparse GLARMA models

 M. Gomtsyan , Céline Lévy-Leduc , Sarah Ouadah , Laure Sansonnet
Statistical Methods for Post-Genomic Data, 2022, Nantes (44000), France
Communication dans un congrès hal-04224705v1

Variable selection in sparse multivariate GLARMA models: Application to germination control by environment

 M. Gomtsyan , Céline Lévy-Leduc , Sarah Ouadah , Laure Sansonnet , Christophe Bailly , et al.
Statistical Methods for Post Genomic Data (SMPGD) 2023, Feb 2023, Ghent (BE), Belgium
Communication dans un congrès hal-04239746v1
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