Abstract FR:

Le modele lineaire de coregionalisation (mlc) n'est pas particulierement adapte pour modeliser une coregionalisation a l'aide de fonctions aleatoires stationnaires d'ordre 2: seules les coregionalisations dont les covariances croisees sont paires peuvent etre modelisees par le mlc. En revanche, le mlc complexe convient parfaitement dans le cas d'une coregionalisation de variables complexes. Un nouveau modele reel est construit a partir du mlc complexe, qui permet de prendre en compte la dissymetrie des covariances croisees: le modele bilineaire de coregionalisation (mbc). Le mbc requiert l'emploi de fonctions de covariance complexes. Deux classes sont abordees. La premiere repose sur la construction de la partie complexe a partir d'une fonction de covariance reelle, ce qui permet d'utiliser les modeles parametriques habituels de covariance. Dans la seconde, les covariances sont definies par leur densite spectrale concentree sur des parties du spectre des frequences. Cette derniere classe conduit a une autre facon d'utiliser le mlc et le mbc. Les facteurs n'ont plus la meme signification structurale, mais on acquiert une plus grande souplesse lors des ajustements. Des algorithmes d'ajustement du mbc sont proposes, ainsi que des exemples d'ajustement