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Modéliser des données d’analyse sensorielle avec des modèles semi-Markoviens

31 janvier 2019 @ 13:15 -14:15

Speakers: Cindy Frascolla
L’analyse sensorielle a pour objectif de mieux comprendre les préférences des consommateurs. C’est une étape indispensable pour le développement de nouveaux produits. Plusieurs méthodes d’analyse sensorielle sont utilisées dont la Dominance Temporelle des Sensations (DTS). Celle-ci est  très étudiée et a été développée au Centre des Sciences du Goût et de l’Alimentation (CSGA) de Dijon.  Récemment, les données DTS ont été modélisées à l’aide de modèle semi-markovien (Lecuelle et al. 2018, CSGA).
Dans une première partie, je présenterai la DTS et les méthodes habituellement utilisées pour étudier ce type de données. Ensuite, je définirai les modèles markoviens et semi-markoviens. Enfin, je présenterai un test statistique des différences entre produits basé sur le test du rapport de vraisemblance.
https://indico.math.cnrs.fr/event/4369/

Détails

Date :
31 janvier 2019
Heure :
13:15 -14:15
Catégorie d’Évènement:
Site :
https://indico.math.cnrs.fr/event/4369/

Lieu

318 (IMB)
318 (IMB) + Google Map
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indico-event-4369@indico.math.cnrs.fr
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ical
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https://indico.math.cnrs.fr/event/4369/

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