Correspondance entre régression par processus Gaussien et splines d'interpolation sous contraintes linéaires de type inégalité. Théorie et applications.

Correspondence between Gaussian process regression and interpolation splines under linear inequality constraints. Theory and applications

• Auteur / Autrice : Hassan Maatouk
• Direction : Olivier Roustant, Laurence Grammont
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématiques appliquées
• Date : Soutenance le 01/10/2015
• Etablissement(s) : Saint-Etienne, EMSE
• Ecole(s) doctorale(s) : Ed Sis 488
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : IRSN - Département Décision en Entreprise : Modélisation, Optimisation
• Jury : Président / Présidente : Sophie Dabo-Niang
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Olivier Roustant, Laurence Grammont, Sophie Dabo-Niang, Fabrice Gamboa, Christine Thomas-Agnan, Denis Allard, Xavier Bay, Yann Richet
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Fabrice Gamboa, Christine Thomas-Agnan

Mots clés

Mots clés contrôlés

Interpolation (mathématiques)

Statistique bayésienne

Splines, Théorie des

Processus gaussiens

Mots clés libres

Régression par Processus Gaussien

Krigeage

Estimation Bayésienne

Splines

Interpolation

Contraintes Inégalité

Quantification d'Incertitude

Gaussien Process Regression

Kriging

Bayesian Estimation

RKHS

Splines

Interpolation

Inequality Constraints

Uncertainty Quantification

Résumé

On s'intéresse au problème d'interpolation d'une fonction numérique d'une ou plusieurs variables réelles lorsque qu'elle est connue pour satisfaire certaines propriétés comme, par exemple, la positivité, monotonie ou convexité. Deux méthodes d'interpolation sont étudiées. D'une part, une approche déterministe conduit à un problème d'interpolation optimale sous contraintes linéaires inégalité dans un Espace de Hilbert à Noyau Reproduisant (RKHS). D'autre part, une approche probabiliste considère le même problème comme un problème d'estimation d'une fonction dans un cadre bayésien. Plus précisément, on considère la Régression par Processus Gaussien ou Krigeage pour estimer la fonction à interpoler sous les contraintes linéaires de type inégalité en question. Cette deuxième approche permet également de construire des intervalles de confiance autour de la fonction estimée. Pour cela, on propose une méthode d'approximation qui consiste à approcher un processus gaussien quelconque par un processus gaussien fini-dimensionnel. Le problème de krigeage se ramène ainsi à la simulation d'un vecteur gaussien tronqué à un espace convexe. L'analyse asymptotique permet d'établir la convergence de la méthode et la correspondance entre les deux approches déterministeet probabiliste, c'est le résultat théorique de la thèse. Ce dernier est vu comme unegénéralisation de la correspondance établie par [Kimeldorf and Wahba, 1971] entre estimateur bayésien et spline d'interpolation. Enfin, une application réelle dans le domainede l'assurance (actuariat) pour estimer une courbe d'actualisation et des probabilités dedéfaut a été développée.

This thesis is dedicated to interpolation problems when the numerical function is known to satisfy some properties such as positivity, monotonicity or convexity. Two methods of interpolation are studied. The first one is deterministic and is based on convex optimization in a Reproducing Kernel Hilbert Space (RKHS). The second one is a Bayesian approach based on Gaussian Process Regression (GPR) or Kriging. By using a finite linear functional decomposition, we propose to approximate the original Gaussian process by a finite-dimensional Gaussian process such that conditional simulations satisfy all the inequality constraints. As a consequence, GPR is equivalent to the simulation of a truncated Gaussian vector to a convex set. The mode or Maximum A Posteriori is defined as a Bayesian estimator and prediction intervals are quantified by simulation. Convergence of the method is proved and the correspondence between the two methods is done. This can be seen as an extension of the correspondence established by [Kimeldorf and Wahba, 1971] between Bayesian estimation on stochastic process and smoothing by splines. Finally, a real application in insurance and finance is given to estimate a term-structure curve and default probabilities.