Journée Doctorant·e·s Rennais·e·s en Statistique - 2024

Session

Statistiques appliquées

18 mars 2024, 09:00

Amphi Lebesgue (IRMAR)

12. Exploration de données de mobilité citoyenne par l'analyse de données fonctionnelles

Mme Ketsia Guichard (Université de Rennes - IRMAR)

18/03/2024 09:00

"Notre objectif est d’étudier comment les données de comptage issues d’un projet de science citoyenne peuvent contribuer à améliorer la connaissance des mobilités d’un territoire. Nous explorerons comment une méthodologie statistique, plus particulièrement l'analyse de données fonctionnelles, peut aider à analyser les caractéristiques de ces données spatio-temporelles.

Dans les modèles de...

4. Prédiction du taux de pollens dans l’air à partir de mesures photoéléctriques

M. Pierre Houédry (IRMAR)

18/03/2024 09:20

Il s’agit de prédire le taux de pollens dans l’air à partir de mesures photoélec
trique obtenues par le capteur développé par l’entreprise LifyAir. Ce capteur prend
40 mesures photoélectriques toutes les 10 secondes. Cependant, à cause des diffé
rents facteurs de l’environnement extérieur (vents, pluies, sables, pollution, etc.) ces
données contiennent beaucoup de bruits. Pour ce...

14. Mitigating Relative Age Effect in Sports Performance Evaluation: Constructing Performance Corridors with Mixed Models

Mme Nolwenn Pinczon-du-Sel (Institut Agro, CNRS, IRMAR, Rennes, France)

18/03/2024 09:40

This study aimed to develop a new statistical approach to assess the effect of chronological age on physical performance.

1740 Elite French youth rugby union players were initially recruited. Time to complete a 50m sprint, broad jump for distance and maximal aerobic speed were retained for analysis. Linear Mixed models were used to model the relationship between chronological age and...

11. Optimizing the overall performance of cheese industrial production through a statistical approach

Mme Manon Perrignon (STLO, INRAE, Institut Agro, Rennes)

18/03/2024 10:00

The cheese-making process although standardized faces variability, impacting performance indicators, i.e. product quality reproducibility and economic result. To enhance performance indicators, addressing all variability sources is essential. Despite vast data collections all along the cheese-making process, the potential for its exploitation remains largely underutilized. Integrating...