Prédiction de l'interaction génotype à— environnement par linéarisation et régression PLS-mixte

• 2.3.2 Illustration avec les données de l'essai multilocal . . . . 31
  
• 4.3.1 La méthode PLS-Mixte sur un modèle a` effets aléatoires
  
• 4.3.2 La méthode PLS-Mixte sur un modèle a` effets aléatoires
  

• Chapitre 1
  
• Introduction générale
  
  • 1.1 Problématique
    
  • 1.2 Présentation des données de l'étude
    
  • 1.2.1 L'essai pluriannuel
    
  • 1.2.2 L'essai multilocal
    
• Chapitre 2
  
  • 2.1 Le mod`ele d'analyse de variance a` deux facteurs
    
  • 2.1.1 Le mod`ele
    
  • 2.1.2 Illustration avec les données de l'essai multilocal
    
  • 2.2 La methode de regression conjointe
    
  • 2.2.1 Le modèle
    
  • 2.2.2 Illustration avec les données de l'essai multilocal
    
  • 2.3 La méthode AMMI
    
  • 2.3.1 Le modèle
    
  • 2.3.2 Illustration avec les données de l'essai multilocal
    
  • 2.4 La r'egression factorielle 2.4.1 Le modèle
    
  • I/I - X(X'X)-1X')Y1J/J
    
  • I/I - X(X'X)-1X')YZ(Z'Z)-1
    
  • 2.4.2 Illustration avec les données de l'essai multilocal
    
  • 2.5 Un modèle de simulation de cultures : SarraH
    
  • 2.6 Limites des méthodes classiques d'étude des interactions G×E
    
• Chapitre 3
  
  • 3.1 La regression Partial least squares
    
  • I. Dieng, E. Goz'e, R. Sabatier
    
  • 3.2.1 Le modèle proposé
    
  • I.
    
  • 3.2.3 Illustration avec les données de l'essai multilocal
    
  • 3.2.4 Conclusion
    
• Chapitre 4
  
  • 4.1 Le modèle mixte
    
  • 4.2 La r'egression PLS sur un modèle de variance connue
    
  • 4.3 La méthode PLS-Mixte
    
  • 4.3.1 La méthode PLS-Mixte sur un modèle a` effets aléatoires indépendants de variances homogènes
    
  • 4.3.2 La méthode PLS-Mixte sur un modèle a` effets aléatoires corrélés de variances hétérogènes
    
• Chapitre 5
  
• Conclusion générale
  
• Annexe A : Mod`ele de
  
• Annexe B : Article au C.R.
  
• Résumé
  
• Abstract
  
  • 1. Introduction
    
  • 2. Le modèle proposé
    
  • 3. Estimation des paramètres et validation du modèle
    
  • 4. Les données utiisées
    
  • 5. Résultats
    
  • 6. Conclusion