Sélection de variables dans le modèle linéaire général : application à des approches multiomiques pour étudier la qualité des graines
Céline LÉVY-LEDUC, Marie PERROT-DOCKÈS, Gwendal CUEFF et Loïc RAJJOU
(pages : 101-128)
DOI : 10.51926/ISTE.9030.ch4
Résumé :
Nous proposons dans ce chapitre une nouvelle méthode de sélection de variables dans le modèle linéaire général tenant compte de la dépendance pouvant exister entre les colonnes de la matrice d’observations afin de l’appliquer à des données “-omiques” qui sont caractérisées par la présence d’une forte structure de dépendance. L’implémentation de la méthode est disponible dans le package R MultiVarSel.Mots-clés :
Lasso, Sélection de variables, Grande dimension, Données "-omiques", Dépendance
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