Modelisation du risque d'exposition au paludisme au BENIN

Univ Europeenne - EAN : 9786138416647
Bienvenue Kouwaye
Édition papier

EAN : 9786138416647

Paru le : 1 oct. 2018

54,90 € 52,04 €
Disponible
Pour connaître votre prix et commander, identifiez-vous
Notre engagement qualité
  • Benefits Livraison gratuite
    en France sans minimum
    de commande
  • Benefits Manquants maintenus
    en commande
    automatiquement
  • Benefits Un interlocuteur
    unique pour toutes
    vos commandes
  • Benefits Toutes les licences
    numériques du marché
    au tarif éditeur
  • Benefits Assistance téléphonique
    personalisée sur le
    numérique
  • Benefits Service client
    Du Lundi au vendredi
    de 9h à 18h
  • EAN13 : 9786138416647
  • Réf. éditeur : 2409908
  • Editeur : Univ Europeenne
  • Date Parution : 1 oct. 2018
  • Disponibilite : Disponible
  • Barème de remise : NS
  • Nombre de pages : 124
  • Format : H:229 mm L:152 mm E:7 mm
  • Poids : 194gr
  • Interdit de retour : Retour interdit
  • Résumé : L'objectif principal de ce travail est la détermination des facteurs environnementaux pouvant expliquer la variabilité de la densité anophélienne et la prédiction du risque d'exposition au vecteur palustre au niveau village et maison de la zone de Tori-Bossito au Bénin. Il revient alors de sélectionner un sous ensemble optimal de variables pertinentes pour la prédiction du risque d'exposition au vecteur palustre dans le milieu d'étude. Dans un premier temps, il été développé une méthode basée sur un algorithme de type GLMM combiné avec une sélection de variables de type backward. Les résultats ont permis de déterminer un sous ensemble optimal pour la prédiction du risque palustre. Dans un deuxième temps, la méthode développée combine le GLM, le Lasso et une validation croisée à deux niveaux. Les résultats obtenus montrent une nette amélioration au niveau de la sélection, de la sparsité du sous ensemble optimal pour la prédiction, la qualité des prédictions et le temps CPU d'exécution des calculs. Finalement, le meilleur sous ensemble de prédiction comporte entre autre Saison, Quantité moyenne de pluie et la Végétation.
Haut de page
Copyright 2026 Cufay. Tous droits réservés.