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Structure name contains or id is : "409065;155441;135971;102266;212248;578082", Publication type : "('ART')"
936.
936.
- titre
- Position paper: Common mistakes and solutions for a better use of correlation- and regression-based approaches in environmental sciences
- auteur
- Damien Tedoldi, Boram Kim, Santiago Sandoval, Nicolas Forquet, Bruno Tassin
- article
- , 2025, 192, pp.106526. ⟨10.1016/j.envsoft.2025.106526⟩
- titre
- Do suspended particles matter for wastewater-based epidemiology?
- auteur
- Gauthier Bernier-Turpin, Régis Moilleron, Chloé Cenik, Fabrice Alliot, Sabrina Guérin-Rechdaoui, Thomas Thiebault
- article
- , In press, 280, pp.123543. ⟨10.1016/j.watres.2025.123543⟩
- titre
- The effect of the mineral matrix during thermal analysis of polymers:Implications for microplastics characterization
- auteur
- Clémentine Ricard, François Baudin, Maria-Fernanda Romero-Sarmiento, Nicolas Bouton, Yoann Copard, Lucas Friceau, Victor Lieunard, Wolfgang Ludwig, Sébastien Rohais
- article
- , 2025, pp.107219. ⟨10.1016/j.jaap.2025.107219⟩
- titre
- Plastic debris dataset on the Seine riverbanks: up to 38 000 pre-production plastic pellets reported per square meter
- auteur
- Romain Tramoy, Laurent Colasse, Johnny Gasperi, Bruno Tassin
- article
- , 2025, pp.111735. ⟨10.1016/j.dib.2025.111735⟩
- titre
- La persistance des champs d’épandage d’eaux usées de l’agglomération parisienne au cours du second XXe siècle
- auteur
- Etienne Dufour
- article
- , 2025, ⟨10.56698/metropolitiques.2174⟩
Tutelles
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Séminaire technique : Régressions
le 26 juin 2019
publié le , mis à jour le
Un séminaire technique aura lieu le mercredi 26 juin 2019 à 10h00 à l’ENPC, en salle B203.
Il sera constitué d’interventions et de démonstrations autour des régressions : les outils, méthodes, et approches de chacun...
Quelques points qui seront abordés :
• Modèle probabiliste de la régression linéaire (simple) et construction d’intervalles de confiance
• Modèles non-linéaires (linéarisation ou non ?, caractérisation des incertitudes)
• Régressions linéaires multiples (combien et quelles variables retenir, sur quels critères)
• Vers le machine learning…