Normalité asymptotique et efficacité dans l'estimation des indices de Sobol - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Conference Papers Year : 2012

Normalité asymptotique et efficacité dans l'estimation des indices de Sobol

Abstract

De nombreux modèles mathématiques font intervenir plusieurs paramètres qui ne sont pas tous connus précisément. L'analyse de sensibilité globale se propose de sélectionner les paramètres d'entrée dont l'incertitude a le plus d'impact sur la variabilité d'une quantité d'intérêt, sortie du modèle. Un des outils statistiques pour quantifier l'influence de chacune des entrées sur la sortie est l'indice de sensibilité de Sobol. Nous considérons l'estimation statistique de cet indice à l'aide d'un nombre fini d'échantillons de sorties du modèle: nous présentons deux estimateurs de cet indice et énonçons un théorème central limite pour chacun d'eux. Nous démontrons que l'un de ces deux estimateurs est optimal en terme de variance asymptotique. Nous généralisons également nos résultats au cas où la vraie sortie du modèle n'est pas observée, mais où seule une version dégradée (bruitée) de la sortie est disponible.
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Dates and versions

hal-00708837 , version 1 (15-06-2012)

Identifiers

  • HAL Id : hal-00708837 , version 1

Cite

Alexandre Janon, Thierry Klein, Agnès Lagnoux, Maëlle Nodet, Clémentine Prieur. Normalité asymptotique et efficacité dans l'estimation des indices de Sobol. 44èmes journées de statistique, Société Française de Statistique (SFDS), May 2012, Bruxelles, Belgique. ⟨hal-00708837⟩
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