Tous les exposés Statistiques passés:

• Le 29-03-2016 : Vincent Audigier (Université Paris 7)

  Imputation multiple par analyse factorielle

• Le 22-03-2016 : Samuel Maistre (Université Catholique de Louvain)

  Estimation d'un modèle additif non paramétrique par la méthode "Spline backfitted kernel" en présence de censure

• Le 15-03-2016 : Adelaïde Olivier (CREST)

  Estimation du taux de division dans des modèles de croissance-fragmentation

• Le 08-03-2016 : Eirini Votsi (Laboratoire MICS, Ecole Centrale Paris)

  Statistique inférentielle pour les modèles d'espace d'états avec applications

• Le 01-03-2016 : Emilie Devijver (KU Leuven)

  Sélection de covariance diagonale par bloc pour le modèle graphique Gaussien en grande dimension

• Le 26-01-2016 : Adrien Saumard (ENSAI, Rennes)

  Heuristique de pente en régression hétéroscédastique

• Le 19-01-2016 : Camille Ternynck (Lille 2)

  Modélisation non paramétrique de la régression pour variables explicatives fonctionnelles et erreurs autocorrélées.

  Résumé :<br /> http://www-irma.u-strasbg.fr/~gardes/SEMINAIRE/ternynck_abstract.pdf

• Le 01-12-2015 : Ester Mariucci (Humboldt universität, Berlin)

  Équivalence asymptotique entre une expérience associée à un processus de Lévy à sauts purs et un bruit blanc gaussien

  Nous présentons un résultat d'équivalence asymptotique globale, au sens de Le Cam, entre les expériences associées à l'observation discrète (haute fréquence) ou continue d'un processus de Lévy à sauts purs et un modèle de bruit blanc gaussien observé jusqu'à un temps $T$ qui tend vers l'infini. Ici, le paramètre d'intérêt est la densité de Lévy. Après avoir discuté des grandes lignes de la preuve, nous verrons comme des idées apparaissant dans la démonstration de ce résultat s'avèrent être utiles pour obtenir une extension du résultat bien connu sur l'équivalence entre un modèle à densité et un modèle de bruit blanc gaussien. Notre extension consiste à élargir la classe non paramétrique des densités possibles. Plus précisément, nous pouvons considérer des densités définies sur n'importe quel sous-intervalle de $\R$ aussi bien que des densités discontinues ou non bornées. <br /> Les deux résultats sont constructifs: toutes les équivalences asymptotiques sont établies en construisant des noyaux de Markov.

• Le 24-11-2015 : Tom Rohmer (Université Bordeaux 2)

  Test non paramétrique de détection de rupture dans la copule d'observations multivariées avec changement dans les lois marginales; Illustration des méthodes et simulations de Monte Carlo

• Le 17-11-2015 : Charles-Elie Rabier (INRA Toulouse)

  Processus Gaussiens et de Chi Deux pour la detection de genes

• Le 10-11-2015 : Souhil Chakar (LJK, Grenoble)

  Segmentation de processus avec un bruit autorégressif

• Le 20-10-2015 : Erwan Scornet (UPMC)

  Promenade en forêts aléatoires

• Le 13-10-2015 : Fabien Navarro (ENSAI Rennes)

  Estimateurs de seuillage par blocs

• Le 06-10-2015 : Vincent Brault (Agro Paris Tech)

  Modèle des blocs latents : entre théorie et pratique

  Quels mots apparaissent plus dans les oeuvres de Charles Baudelaire que dans celles de Victor Hugo ? Les films de science-fiction sont-ils plus proches des films romantiques que ceux d'action ? Utilise-t-on la même partie du cerveau pour apprendre une langue étrangère et les tables de multiplication ? Les armoiries de la ville de Marseille ressemblent-elles plus à celles de Paris qu'à celles de Lyon ? Quels sont les gènes qui réagissent de la même façon suivant différents stress ? Les chiens ont-ils plus de points communs avec les chats qu'avec les loups ? Les politiciens sont-ils tous semblables ? Comment se forment les groupes sur les réseaux sociaux ?<br /> <br /> Ces quelques questions montrent l'étendue du champ d'applications du modèle des blocs latents. Le principe est de mettre en relation des objets (par exemple des livres, des films...) et des caractéristiques (le nombre de mots, le public...) puis de chercher une structure jointe pour obtenir des groupes.<br /> <br /> Durant cet exposé, nous présentons le modèle et les résultats théoriques obtenus récemment comme la normalité asymptotique de l'estimateur du maximum de vraisemblance et la consistance des paramètres estimés par l'adaptation de l'algorithme Largest Gaps utilisé par Channarond et al. (2012) dans le cadre des modèles de graphes aléatoires.<br /> <br /> D'un point de vue pratique, nous présentons l'algorithme V-Bayes et l'échantillonneur de Gibbs (Keribin et al., 2014), deux algorithmes bayésiens, utilisés pour l'estimation des paramètres du modèle. Afin d'estimer le nombre de classes, nous proposons également une adaptation du critère ICL (Integrated Complete Likelihood) étudié par Biernacki et al. (2000) dans le cadre des modèles de mélange classiques. Enfin, nous appliquons la procédure obtenue sur des données réelles : des blasons mérovingiens (Leredde et Perin, 1980) et des votes du parlement américain (Wyse et Friel, 2010).

• Le 07-04-2015 : Basile De Loynes (IRMA)

  Marches aléatoires persistantes : récurrence, transience, principe d'invariance

• Le 03-03-2015 : Samuel Maistre (Université Lyon I)

  Un test d'adéquation à un modèle de régression

• Le 17-02-2015 : Alexandru Amarioarei (Polytech Lille)

  Approximations for the distribution of scan statistics and applications

• Le 10-02-2015 : Frédéric Ferraty (Institut de mathématiques de Toulouse)

  Average derivative projection pursuit regression

• Le 12-12-2014 : Juan-Juan Cai (Universty of Delft )

  Estimation of extreme risk regions under multivariate regular variation

• Le 02-12-2014 : Nicolas Wicker (Université Lille I)

  Echantillonnage d'arbres dans les graphes

• Le 21-10-2014 : Irène Gannaz (INSA Lyon)

  Etude multivariée de processus par ondelettes : estimation de la connectivité fractale et des propriétés de longue mémoire.

  Ce travail est motivé par la caractérisation de l'organisation cérébrale, ou connectivité fonctionnelle. Celle-ci peut être estimée par la corrélation entre les signaux mesurant l'activité cérébrale. Le but de ce travail est de prendre en compte les propriétés d'auto-corrélations des signaux dans cette estimation.<br /> <br /> D'un point de vue plus formel, nous nous intéressons à l'étude de processus multivariés présentant des propriétés de longue mémoire. Nous considérons un modèle semi-paramétrique, incluant notamment le mouvement brownien multivarié ou les processus fractionnaires intégrés. Nous proposons une estimation des paramètres de longue mémoire ainsi que de la connectivité fractale. Cette estimation repose sur une approximation de Whittle de la représentation par ondelettes des séries temporelles. L'optimalité asymptotique de cette procédure est établie et des études sur simulations sont réalisées. Nous présentons aussi une application à l'estimation de connexions cérébrales à partir de données MEG. Cette étude souligne le bénéfice d'une approche multivariée pour l'estimation des paramètres de longue-mémoire et l'intérêt de La prise en compte des propriétés longue mémoire dans l'estimation de la connectivité fractale.

• Le 14-10-2014 : Gildas Mazo (INRIA Rhône-Alpes)

  Construction et estimation de copules en grande dimension

• Le 27-05-2014 : Frédéric Eyi-Minko (Université Paris X)

  Caractérisation des champs aléatoires max-stables stationnaires markoviens

• Le 20-05-2014 : Gilles Stupfler (Université Aix-Marseille, CERGAM)

  Un estimateur des moments pour l'indice des valeurs extrêmes conditionnel

  On introduit un estimateur de l'indice des valeurs extrêmes d'une distribution en présence d'une covariable aléatoire. On examine quelques propriétés asymptotiques de cet estimateur sans condition sur le domaine d'attraction de la variable réponse. On illustre le comportement de l'estimateur sur simulations.

• Le 13-05-2014 : Davide Faranda (CEA/IRAMIS Saclay)

  Extreme value Theory and recurrences: from dynamical systems to time series analysis

• Le 29-04-2014 : Michael Genin (Université Lille 2)

  Statistiques de scan : théorie et applications à l'épidémiologie

• Le 08-04-2014 : Jonathan El Methni (Université de Genève, Equipe MAD)

  Estimation non-paramétrique de mesures de risque extrêmes pour des lois conditionnelles à queues lourdes.

  Résumé : Ce travail consiste à introduire et à estimer une nouvelle mesure de risque appelé Conditional Tail Moment.<br /> Elle est définie comme le moment d'ordre a>0 de la loi des pertes au-delà du quantile d'ordre p appartenant à ]0,1[ de la fonction de survie.<br /> Estimer le Conditional Tail Moment permet d'estimer toutes les mesures de risque basées sur les moments conditionnels telles que<br /> la Value-at-Risk, la Conditional Tail Expectation, la Conditional Value-at-Risk, la Conditional Tail Variance ou la Conditional Tail Skewness.<br /> Ici, on s'intéresse à l'estimation de ces mesures de risque dans le cas de pertes extrêmes c'est-à-dire lorsque p tend vers 0 lorsque la taille de l'échantillon augmente.<br /> On suppose également que la loi des pertes est à queue lourde et qu'elle dépend d'une covariable.<br /> Les estimateurs proposés combinent des méthodes d'estimation non-paramétrique à noyau avec des méthodes issues de la statistique des valeurs extrêmes.<br /> Le comportement asymptotique de nos estimateurs est établi et illustré aussi bien sur des données simulées que sur des données réelles<br /> de pluviométrie provenant de la région Cévennes-Vivarais se situant au sud de la France.

• Le 11-03-2014 : Nicolas Chenavier (Université de Rouen)

  Statistiques d'ordre d'une mosaïque aléatoire stationnaire

• Le 04-03-2014 : Svetlana Gribkova (Université Paris VI)

  Estimation et modélisation de dépendance dans des modèles de survie bivariés en présence de censure

  On s'intéresse à l'estimation et modélisation de dépendance entre deux durées de vie T1 et T2 où les deux variables peuvent être censurées à droite. Ce type de modèle peut apparaitre en médecine, dans des études génétiques qui portent sur la survie jointe des jumeaux ou encore en actuariat, lorsqu'on étudie la dépendance entre la durée de vie des conjoints qui ont souscrit un contrat de pension. <br /> Dans la première partie de l'exposé nous allons considérer un modèle de mortalité simplifié en supposant que la différence entre deux variables de censure est observée. Dans le cadre de ce modèle, nous proposerons un nouvel estimateur de la fonction de répartition jointe des durées de vie et nous étudierons ces propriétés asymptotiques.<br /> Dans la deuxième partie de l'exposé on appliquera l'estimateur de fonction de répartition afin de construire un estimateur non paramétrique de copule qui lie les durées censurées. Nous allons considérer ses propriétés asymptotiques et une application aux tests d'adéquation pour les copules. <br /> Nous allons conclure par une étude des données réelles qui ont été fournies par un assureur canadien et qui portent sur les durées de vie des conjoints qui ont souscrit un contrat de pension. (Travail en collaboration avec Olivier Lopez.)

• Le 03-12-2013 : Thibault Vatter (HEC Lausanne)

  Generalized Additive Modelling for Conditional Copula

• Le 26-11-2013 : François Portier (Université Catholique de Louvain)

  On the acceleration of some empirical means with application to nonparametric regression

• Le 19-11-2013 : Anna Kiriliouk (Université Catholique de Louvain)

  An M-estimator for tail dependence in spatial extremes

• Le 05-11-2013 : Théo Rietsch (IRMA)

  théorie des valeurs Extrêmes et applications en environnement

• Le 15-10-2013 : Antoine Dematteo (Telecom Paris)

  Estimation of the tail index of a Heavy-tail random field observed on a lattice. Application to risk assessment in the LNG shipping industry

• Le 17-09-2013 : Ségolen Geffray (IRMA)

  Une solution statistique à un problème de désillumination d'images

• Le 04-06-2013 : Manel Kacem (ISFA (Lyon))

  Processus de risque : modélisation de la dépendance et évaluation du risque sous des contraintes de convexité

• Le 23-04-2013 : Thomas Opitz (Université Montpellier 2)

  Le modèle elliptique extrêmal: Propriétés théoriques et inférence statistique

  Les lois de probabilités dites elliptiques sont d'une importance majeure dans la théorie et la pratique statistique, et nombre de travaux traitent de leur comportement extrémal. Ici nous nous intéressons au cas de la dépendance asymptotique et à la structure de dépendance extrémale qui en résulte, caractérisée par un indice de variation régulière et une structure de corrélation. Après un rappel des principaux résultats multivariés de la littérature, nous présentons une généralisation au cadre spatial. Le processus max-stable spatial, obtenu comme limite des maxima par composante de processus à lois fini-dimensionnelles elliptiques, et sa construction spectrale sont mis en évidence. Le processus de type Pareto associé au processus max-stable est également présenté. La simulation de ses lois fini-dimensionnelles et des méthodes d'estimation paramétrique sont considérées. Nous concluons par un exemple d'application à des vitesses du vent enregistrées aux Pays-Bas.

• Le 09-04-2013 : Zhansheng Cao (Université Paris 6, LSTA)

  Comportement d'un échantillon sous conditionnement extrême

• Le 02-04-2013 : Sarah Ouadah (Université Paris 10)

  Loi limite uniforme pour les estimateurs à noyau du taux de hasard avec fenêtre adaptative

  Nous présentons des lois limites pour les estimateurs à noyau de la densité des temps de survie et du taux de hasard dans un modèle de censure à droite. Ces lois ont la particularité, d'une part, d'être uniformes relativement à la fenêtre des observations, et d'autre part, d'être uniformes relativement au noyau. Ceci présente l'intérêt d'assurer la convergence des estimateurs sous des conditions générales, même lorsque la fenêtre est aléatoire ou dépendante des données. Nous obtenons également une évaluation explicite de l'erreur aléatoire asymptotique qui permet de construire des bandes de certitude pour la densité des temps de survie et pour le taux de hasard, et ceci avec choix de fenêtre adaptative. Ces résultats se trouvent être des conséquences d'une loi limite fonctionnelle du type Strassen pour le processus empirique de Kaplan-Meier. L'objet de l'exposé est de présenter cette loi limite fonctionnelle et ses applications.

• Le 26-03-2013 : Bastien Marchina (Université Montpellier 2)

  Vecteurs aléatoires complexes et formes quadratiques hermitiennes, avec applications à un test d'adéquation à la loi normale complexe

• Le 19-03-2013 : Virgile Caron (Université Paris 6)

  Au croisement de l'inférence conditionnelle et de l'importance sampling

• Le 29-01-2013 : Charles Bouveyron (Laboratoire SAMM, Paris 1)

  Sparse and discriminative clustering for high-dimensional data

  Analyzing high-dimensional data has become a recurrent task in many scientific fields but remains a challenging problem. The Fisher-EM algorithm has been recently proposed for the simultaneous visualization and clustering of high-dimensional data. It is based on a mixture model which fits the data into a latent discriminative subspace with a low intrinsic dimension. From a practical point of view, the Fisher-EM algorithm turns out to outperform other subspace clustering in most situations. The convergence of the Fisher-EM algorithm is as well studied. It is in particular proved that the algorithm converges under weak conditions in the general case. It is also shown that the Fisher's criterion can be used as stopping criterion for the algorithm to improve the clustering accuracy and that the Fisher-EM algorithm usually converges faster than both the EM and CEM algorithms. Finally, a sparse extension of the Fisher-EM algorithm is proposed by adding a L1 constraint in the F step. This allows in particular to perform a selection of the original variables which are discriminative.<br />

• Le 15-01-2013 : Julien Jacques (Polytech' Lille)

  Model-based clustering for multivariate partial ranking data

  We propose the first model-based clustering algorithm dedicated to multivariate partial ranking data. This is an extension of the Insertion Sorting Rank (ISR) model for ranking data, which is a meaningful and effective model obtained by modelling the ranking generating process assumed to be a sorting algorithm. The heterogeneity of the rank population is modelled by a mixture of ISR, whereas conditional independence assumption allows the extension to multivariate ranking. Maximum likelihood estimation is performed through a SEM-Gibbs algorithm, and partial rankings are considered as missing data, what allows to simulate them during the estimation process. After having validated the estimation algorithm on simulations, three real datasets are studied: the 1980 American Psychological Association (APA) presidential election votes, the results of French students to a general knowledge test and the votes of the European countries to the Eurovision song contest. For each application, the proposed model shows relevant adequacy and leads to significant interpretation. In particular, regional alliances between European countries are exhibited in the Eurovision contest, which are often suspected but never proved.

• Le 18-12-2012 : Christophe Dutang (IRMA)

  Panorama des problématiques actuarielles

• Le 27-11-2012 : Sarah Lemler (Laboratoire Statistique et Génome)

  Inégalités oracles pour l'estimateur Lasso en analyse de survie en grande dimension.

  In this work, we are interested in obtaining a prognostic on the survival time adjusted on the covariates in a high-dimensional setting. Towards this end, we consider a conditional hazard rate function that does not rely on an underlying model. We aim at estimating this conditional hazard rate function by the best approximating Cox’s model. Since we are in high-dimension, we estimate the unknown parameters of the best approximating Cox’s model thanks to a weighted Lasso procedure by minimizing the l1-penalized empirical likelihood. The fully data-driven weighted l1-penalizations are defined using empirical Bersnstein’s inequalities for martingales with jumps, where the predictable variations, which are not observable, are replaced by the observable optional variation. For this Lasso estimator, we establish non-asymptotic oracle inequalities.

• Le 20-11-2012 : Léonid Galtchouk (Université de Strasbourg, IRMA)

  Estimation ponctuelle efficace basée sur observations en temps discret en diffusion ergodique

• Le 13-11-2012 : Erwan Koch (CREST - ISFA)

  Estimation of max-stable processes by simulated maximum likelihood and financial applications

• Le 23-10-2012 : Olivier Wintenberger (CEREMADE (Paris Dauphine))

  The cluster index of regularly varying sequences with applications to limit theory for functions of Markov chains

• Le 18-09-2012 : Antoine Schorgen (IRMA)

  Théorie des Valeurs Extrêmes: présence de covariables et cadre bivarié

• Le 26-06-2012 : Théo Rietsch (IRMA)

  Plans d’Expérience Appliqués à la Prévision des Extrêmes Climatiques Régionaux

• Le 19-06-2012 : Marine Jeanmougin (Génopole Evry et Pharnext)

  Statistical analysis of transcriptomic data: from variable selection to inference of gene regulation networks

• Le 12-06-2012 : Matthieu Saumard (ENSAI Rennes)

  Projection-based nonparametric goodness-of-fit testing with functional covariates

• Le 05-06-2012 : Romain Biard (Laboratoire de mathématiques de Besançon)

  Modèles de dépendance entre temps inter-sinistres et montants de sinistre en théorie de la ruine.

  Le modèle classique de théorie du risque est parfois trop restrictif pour décrire certaines situations réelles. Motivés par les risques tremblements de terre et inondations, nous proposons dans cet exposé<br /> certains modèles de dépendance entre temps inter-sinistre et montants de sinistres. Des équivalents de probabilité de ruine seront donnés, à horizon de temps fini et infini, et pour différentes classes de<br /> distribution pour les montants de sinistre.

• Le 29-05-2012 : Pascal Ardilly (INSEE)

  A préciser

• Le 22-05-2012 : Elodie Brunel (I3M, Université Montpellier 2)

  Nonparametric estimation for survival data with censoring indicators missing at random.

  We consider the problem of hazard rate estimation in presence of covariates, for survival data with censoring indicators missing at random. We propose in the context usually denoted by MAR (missing at random, in opposition to MCAR, missing completely at random, which requires an additional independence assumption), nonparametric adaptive strategies based on model selection methods for estimators admitting finite dimensional developments in functional orthonormal bases. Theoretical risks bounds are provided, they prove that the estimators behave well in term of Mean Square Integrated Error (MISE). Simulation experiments illustrate the statistical procedure. (joint work with F. Comte and A. Guilloux).<br />

• Le 15-05-2012 : Vlad Barbu (Universite de Rouen)

  Fiabilité des systèmes semi-markoviens : modélisation et estimation

• Le 12-04-2012 : Qidi Peng (Université Lille 1)

  Inférence statistique pour des processus multifractionnaires cachés dans un cadre de modèles à volatilité stochastique

  ATTENTION : Ce séminaire a lieu exceptionnellement un JEUDI.<br /> <br /> L'exemple paradigmatique d'un processus Gaussien multifractionnaire est le mouvement brownien multifractionnaire (mbm). Grossièrement parlant, il est obtenu en remplaçant le paramètre constant de Hurst du mouvement brownien fractionnaire (mbf), par une fonction H(t) qui dépend de façon régulière du temps t. Ainsi, contrairement au mbf, les accroissements du mbm sont non stationnaires et la rugosité locale de ses trajectoires, mesurée habituellement par l'exposant de Hölder ponctuel, peut évoluer significativement au cours du temps ; en fait, à chaque instant t, l'exposant de Hölder ponctuel du mbm vaut H(t). Depuis plus d'une décennie, plusieurs auteurs se sont intéressés à des problèmes d'inférence statistique liés au mbm et à d'autres processus/champs multifractionnaires; leurs motivations comportent à la fois des aspects applicatifs et théoriques. Parmi les plus importants, figure le problème de l'estimation de H(t), l'exposant de Hölder ponctuel en un instant arbitraire t. A notre connaissance, dans la littérature statistique qui concerne le mbm, jusqu'à présent, il a été supposé que, l'observation sur une grille des valeurs exactes de ce processus est disponible ; cependant une telle hypothèse ne semble pas toujours réaliste. L'objectif principal de cet exposé, est d'étudier le problème de l'estimation de H(t), lorsque seulement une version corrompue du mbm est observable sur une grille régulière. Cette version corrompue est donnée par une classe de modèles à volatilité stochastique dont la définition s'inspire de certains travaux antérieurs de Gloter et Hoffmann ; signalons enfin que la formule d'Itô permet de ramener ce cadre statistique au cadre classique : "signal+bruit".

• Le 10-04-2012 : Antoine Schorgen (IRMA)

  A préciser

• Le 03-04-2012 : Mohamed Lemdani (Lille 2)

  A préciser

• Le 27-03-2012 : Elena Di Bernardino (ISFA, Université Lyon 1)

  Modélisation de la dépendance et mesures de risque multidimensionnelles

  Cette thèse porte sur l'étude de certains aspects de la modélisation de la dépendance dans la gestion des risques dans un cadre multidimensionnel. Les résultats obtenus dans cette thèse s'inspirent des récents développements de la théorie des valeurs extrêmes, de la théorie de la gestion des risques, ou encore de la théorie des copules.<br /> Un premier travail est constitué d'un article, coécrit avec Véronique Maume-Deschamps et Clémentine Prieur, s'intitulant « Estimating Tail: a copula based approach », actuellement soumis pour publication. Il concerne la construction d'un estimateur de la queue d'une distribution bivariée, capable de capturer les informations de la dépendance entre les deux variables aléatoires, dans le cas de dépendance asymptotique comme dans le cas d'indépendance asymptotique.<br /> Le deuxième travail repose sur un article, coécrit avec Areski Cousin : « A multivariate extension of Value-at-Risk and Conditional-Tail-Expectation », soumis pour publication. Nous abordons le problème de l'extension de mesures de risque classiques, comme la Value-at-Risk (VaR) et la Conditional-Tail-Expectation (CTE), dans un cadre multidimensionnel. <br /> Enfin, dans le troisième travail de la thèse, nous proposons un estimateur des courbes de niveau d'une fonction de répartition bivariée avec une méthode plug-in. Nous démontrons des propriétés de convergence pour les estimateurs ainsi construits. Plusieurs exemples avec des données réelles et simulées sont proposés. Ce travail est un article, coécrit avec Thomas Laloe, Véronique Maume-Deschamps et Clémentine Prieur, s'intitulant «Plug-in estimation of level sets in a non-compact setting with applications in multivariate risk theory», accepté pour la publication dans la revue « ESAIM : Probability and Statistics ».

• Le 20-03-2012 : Eugen Ursu (IRMA, Statistique)

  A préciser

• Le 13-03-2012 : Jonathan El Methni (INRIA / LJK Grenoble)

  Estimation de quantiles extrêmes pour des lois à queues lourdes et légères

  In Gardes et al. (2011), a new family of distributions is introduced, depending on two parameters tau and theta, which encompasses Pareto-type distributions as well as Weibull tail-distributions. Estimators for theta and extreme quantiles are also proposed, but they both depend on the unknown parameter tau, making them useless in practical situations. In this paper, we propose an estimator of tau which is independent of theta. Plugging our estimator of tau in the two previous ones allows us to estimate extreme quantiles from Pareto-type and Weibull tail-distributions in an unied way. The asymptotic distributions of our three new estimators are established and their efficiency is illustrated on a small simulation study and on a real data set.<br />

• Le 06-03-2012 : El Hadji Deme (INRIA Grenoble )

  Sur l' estimation du paramètre du second ordre en théorie des valeurs extrêmes

  The extreme-value index "gamma" plays an important parameter in extreme-value theory since it controls the first order behavior of the distribution tail. In the literature, numerous estimators of this parameter have been proposed especially in the case of heavy-tailed distributions, which is the situation considered here. Most of these estimators depend on the k largest observations of the underlying sample. Their bias is controlled by the second order parameter "rho". In order to reduce the bias of "gamma" 's estimators or to select the best number k of observations to use, the knowledge of "rho" is essential. In this paper, we propose a simple approach to estimate the second order parameter "rho" leading to both existing and new estimators. We establish a general result that can be used to easily prove the asymptotic normality of a large number of estimators proposed in the literature or to compare different estimators within a given family.

• Le 21-02-2012 : Stefan Thonhauser (HEC Lausanne)

  Optimization Problems in Risk theory

  In recent years the theory of optimal stochastic control found its way into the research area of risk theory. In this talk we are going to illustrate various control possibilities for risk reserve processes and present different optimization targets. The problems of maximization of expected dividend payments and minimization of ruin probabilities by means of investment will be described in more detail. Finally an outlook on open problems and future research possibilities is given.

• Le 14-02-2012 : Elias Ould Saïd (LMPA, Université du Littoral Côte d'Opale)

  Estimation non paramétrique robuste en statistique fonctionnelle

• Le 07-02-2012 : Jean Luc Dortet (IRMA, Statistique)

  Régression quantile par variables auxiliaires

• Le 31-01-2012 : Philippe Naveau (LSCE-CNRS)

  Bayesian Model Averaging for multivariate extreme Values

  Abstract: The main framework of multidimensional extreme value theory is well-known in terms of probability, but inference and model choice still remain an active research field. Theoretically, an angular measure on the unit sphere can describe the dependence among extremes, but no specific parametric form can entirely capture this measure. One possible way around this problem is to weigh different spectral measures depending on their likelihood, ie. adapting the so-called Bayesian Model Averaging (BMA) methods to the context of multivariate extreme value theory. For illustrative purposes, we select two suitable models, namely the Pairwise Beta model and a sub-model of the class of nested asymmetric logistic models. Both allow for a stronger dependence between one pair of observations while concentrating mass on the interior of the unit simplex. Our approach is tested on simulated data and applied to environmental observations. <br /> Joint work with Anne Sabourin and Anne-Laure Fougères

• Le 24-01-2012 : Jérôme Saracco (Institut Polytechnique de Bordeaux)

  Régression inverse par tranches sur un flux de données

• Le 17-01-2012 : Jacques Touboul (LSTA, Paris VI)

  Goodness-of-fit Tests For Elliptical And Independent Copulas Through Projection Pursuit

  Two goodness-of-fit tests for copulas are being investigated. The first one deals with the case of elliptical copulas and the second one deals with independent copulas. These tests result from the expansion of the projection pursuit methodology we will introduce in the present article. This method enables us to determine on which axis system these copulas lie as well as the exact value of these very copulas in the basis formed by the axes previously determined irrespective of their value in their canonical basis. Simulations are also presented as well as an application to real datasets.

• Le 10-01-2012 : Aurélie Muller (IECN, Nancy)

  Etude asymptotique de l'estimateur de la fonction de répartition conditionnelle. Applications au calcul de bandes de confiance.

  Dans le contexte de la régression, nous nous intéressons ici à la fonction de répartition de la variable réponse, conditionnellement à la covariable. Nous choisissons un estimateur non-paramétrique. Nous donnons des résultats asymptotiques sur cet estimateur. Ces résultats servent ensuite à créer des bandes de confiance uniformes autour de la fonction estimée. Après ces résultats sur la fonction de répartition conditionnels, nous nous intéresserons ensuite aux quantiles conditionnels. Nous montrerons l'intérêt de ces quantiles pour l'estimation de courbe de croissance du poids foetal.

• Le 13-12-2011 : Jade Nguyen (IRMA)

  Estimation récursive dans un modèle semi-paramétrique de régression

• Le 06-12-2011 : Claire Coiffard (Centrale-Marseille)

  Estimation d'une fonction multifractale

• Le 29-11-2011 : Florence Carpentier (Agro Paris Tech)

  Estimer la dispersion du pollen à partir de données microsatellites en utilisant l'ABC

  La dispersion du pollen est une composante majeure des flux de gènes des végétaux. Estimer cette dispersion à l'échelle d'un épisode de reproduction est nécessaire pour prédire la dynamique de la diversité génétique à court terme et comprendre les conséquences de changements actuels de l'environnement sur les populations (fragmentation du milieu, réchauffement climatique). Dans ce cadre, il faut pouvoir estimer cette dispersion pour un nombre important de populations, et donc à partir d'un nombre limité de données (échantillonnage minimum). Il est alors utile de prendre en compte de manière optimale les informations incomplètes concernant le paysage dans ces expérimentations, notamment la spatialisation des individus. Actuellement, les méthodes estimant la dispersion du pollen à partir de marqueurs microsatellites se divisent en deux catégories (Smouse et Sork, 2004): (i) les méthodes directes qui nécessitent un échantillonnage exhaustif (positions et génotypes de tous les adultes) et permettent d'estimer des modèles complexes, (ii) les méthodes indirectes qui requièrent seulement un échantillon d'adultes du site mais qui supposent une répartition aléatoire des individus inconnus et n'admettent qu'un seul modèle. En utilisant l'Approximate Bayesian Computation (ABC) (Beaumont et al., 2002), une méthode d'estimation reposant sur des simulations, nous montrons comment introduire l'information partielle (positions d'individus supplémentaires sans génotype renseigné) dans les méthodes indirectes et intégrer de la variation de fertilité. Sur un jeu de données réelles (Sorbus torminalis) nous obtenons ainsi des estimations plus proches de celles issues des méthodes directes basées sur des données plus nombreuses. Cette nouvelle méthode permet non seulement d'obtenir des estimations comparables à celles des méthodes directes mais fournit aussi des intervalles de crédibilité pour ces estimations, que les méthodes indirectes ne fournissaient pas jusqu'à maintenant. (Travail en collaboration avec Joel Chadoeuf et Etienne K. Klein)

• Le 22-11-2011 : Séverine Demeyer (CEA/LIST Saclay)

  Approche bayésienne des modèles à équations structurelles utilisant l'expansion paramétrique

• Le 08-11-2011 : Philippe Bastien (L'oreal, R&D, Paris)

  Sparse PLS et extension

• Le 04-10-2011 : Clémence Rigaux (INRA, Paris)

  MCMC ou ABC ? Bonheurs et tourments de mise en &#156;oeuvre sur un cas de risque sanitaire

  Nous cherchons à améliorer un modèle d'analyse quantitative des risques microbiologiques grâce à de l'information issue de données de contamination de vieillissement. Pour cela nous utilisons des méthodes d'inférence bayésienne, qui permettent de faire remonter l'information issue de ces données le long de notre modèle, et donc d'améliorer notre connaissance sur les lois a priori du modèle. Notre modèle, complexe, traite de l'évolution de la contamination en Bacillus cereus, une bactérie pathogène, le long d'une chaîne de fabrication de purée de légumes. Nous mettons en place une première méthode d'inférence bayésienne approchée, l'ABC, et discutons des difficultés soulevées par la mise en place de cette méthode sur notre cas d'étude. Puis nous mettons en place une méthode d'inférence bayésienne par MCMC. Les résultats obtenus avec cette méthode semblent cohérents, suggérant par exemple une sous-estimation de certains paramètres de résistance thermique. Ils mettent en lumière l'intérêt d'une telle approche.

• Le 20-09-2011 : Eric Parent (AgroParisTech)

  Hierarchical model for successive removal data with habitat and time covariates

• Le 07-06-2011 : Célestin Kokonendji (Université de Franche-Comté)

  Méthode de noyaux associés

• Le 31-05-2011 : Génia Babykina (Centre de Recherche en Automatique de Nancy. CRAN - CNRS UMR 7039. Nancy-Université, INPL - ENSEM)

  Modélisation statistique d'événements récurrents. Exploration empirique des estimateurs, prise en compte d'une covariable temporelle. Application aux défaillances des réseaux d'eau

  Dans le contexte de la modélisation aléatoire des événements récurrents, un modèle statistique particulier est exploré. Ce modèle est fondé sur la théorie des processus de comptage et est construit dans le cadre d'analyse des défaillances dans les réseaux d'eau. Dans ce domaine nous disposons de données sur de nombreux systèmes observés durant une certaine période de temps. Les systèmes<br /> étant posés aux instants différents, leur âge est utilisé en tant qu'échelle temporelle dans la modélisation. Le modèle tient compte de l'historique incomplète d'événements, du vieillissement des systèmes, de l'impact négatif des défaillances précédentes sur l'état des systèmes et des covariables.<br /> Les paramètres du modèle sont estimés par la méthode du Maximum de Vraisemblance (MV).<br /> L'approche pour l'intégration d'une covariable dépendante du temps est élaborée. Les méthodes de simulation des données artificielles et des estimations en présence de la covariable temporelle sont proposées. Les propriétés de l'estimateurs (la normalité, le biais, la variance) sont étudiées empiriquement par la méthode de Monte Carlo. L'accent est mis sur la présence de deux directions<br /> asymptotiques : asymptotique en nombre d'individus n et asymptotique en durée d'observation T.

• Le 24-05-2011 : Andréa Rau

  Inférence rétrospective de réseaux de gènes avec Approximate Bayesian Computation (ABC)

• Le 10-05-2011 : Antoine Schorgen (IRMA)

  Indépendance asymptotique en théorie des valeurs extrêmes

• Le 03-05-2011 : Adeline Samson (Université Paris Descartes, MAP5)

  Estimation de paramètres d'équations différentielles stochastiques et détection de rupture. Application à la modélisation de la vascularisation de tumeurs.

• Le 12-04-2011 : Gilles Stupfler (IRMA)

  Méthodes des moments d'ordre élevé pour un point terminal

• Le 05-04-2011 : Stéphane Loisel (ISFA - Université de Lyon)

  Mathématiques appliquées à la gestion des risques en actuariat

• Le 29-03-2011 : Frédéric Richard (Université Paris Descartes, MAP5)

  Analyse statistique de l'anisotropie de textures à partir de champs gaussiens à densité spectrale

• Le 22-03-2011 : Yuri Goegebeur (University of Southern Denmark)

  Kernel estimators for the second order parameter in extreme value statistics

• Le 08-03-2011 : Laurent Gardes (INRIA - Université de Grenoble)

  Estimation non-parametrique de quantiles conditionnels

• Le 08-02-2011 : Cédric Heuchenne (HEC-Management School of the University of Liège)

  Testing for one-sided alternatives in nonparametric censored regression

  Assume we have two populations satisfying the general model Y_j=m_j(X_j)+\varepsilon_j, j=1,2, where m(.) is a smooth function, \varepsilon has zero location and Y_j is possibly right-censored.<br /><br /> In this paper, we propose to test the null hypothesis H_0: m_1=m_2 versus the one-sided alternative H_1: m_1<m_2. We introduce two test statistics for which we obtain the asymptotic normality under the null and the alternative hypotheses. Both tests can detect any local alternative converging to the null hypothesis at the parametric rate n^{-1/2}. The practical performance of the tests is investigated in a simulation study. An application to a data set about unemployment is also included. <br /><br /> This paper is in collaboration with Juan Carlos Pardo Fernandez.

• Le 01-02-2011 : Abdallah Elamine (IRMA)

  Régression linéaire locale pour des données fonctionnelles

  Dans ce travail, on s'intéresse à la régression non paramétrique locale pour des données fonctionnelles. Tout d'abord, on propose un estimateur de l'opérateur de régression. La<br /> construction de cet estimateur est liée à la résolution d'un problème inverse linéaire. On établit des bornes de l'erreur quadratique moyenne (EQM) de l'estimateur proposé en utilisant une méthode de décomposition classique. Cette EQM dépend de la fonction<br /> de petite boule de probabilité du régresseur au sujet de laquelle des hypothèses de type Gamma variation sont posées.<br />

• Le 11-01-2011 : Bruno Lecoutre (ERIS, Laboratoire de Mathématiques Raphaël Salem UMR 6085, CNRS et Université de Rouen)

  Intervalles de confiance pour une proportion et pour le rapport de deux proportions - Applications aux événements rares

  Dans les essais cliniques, les études des effets indésirables rares mais sévères de nouveaux médicaments nécessitent des méthodes d'inférence statistique performantes.<br /> Les différentes méthodes disponibles pour construire un intervalle de confiance pour une proportion (modèle binomial) et pour le rapport de deux proportions(modèle de Poisson) seront passées en revues et comparées.

• Le 14-12-2010 : Christian Derquenne (EDF)

  Analyse factorielle et classification automatique en présence de données manquantes

• Le 23-11-2010 : Chen Zhou (Economics and Research Division, De Nederlandsche Bank)

  Extreme residual dependence for random vectors and processes

  A two-dimensional random vector in the domain of attraction of an extreme value distribution G is said to be asymtptotically independent (i.e. in the tail) if G is the product of its marginal distribution functions. Ledford and Tawn (1996) have discussed a form of residual dependence in this case. In this paper, we give a characterization of this phenomenon (see also Ramos and Ledford (2009)) and offer extensions to higher dimensional spaces and stochastic processes. Systemic risk in the banking system is treated in a similar framework.

• Le 16-11-2010 : Jean Baptiste Aubin (Université de Lyon)

  Tests d'adéquation non paramétriques pour la régression

  Cet exposé consistera en une introduction aux problèmes<br /> théoriques et pratiques que pose l'utilisation du test de non randomness<br /> dit de 'longest run' dans le cadre de la régression univariée.

• Le 09-11-2010 : Léonid Galtchouk (IRMA)

  Inegalites uniformes de concentration pour des diffusions ergodiques

• Le 22-06-2010 : Stéphane Gaiffas (Université Paris VI)

  nonparametric regression with martingale increment errors

• Le 01-06-2010 : Stéphane Laurent (IRMA)

  Estimation de la fonction de survie sous censure dépendante avec une copule

• Le 18-05-2010 : Audrey Finkler (IRMA)

  Corrections de statistiques d'adéquation en présence de zéros aléatoires

  Les données statistiques sont souvent analysées sous forme de tables de contingence, dont certaines sont creuses et comprennent des cases vides appelées zéros. Les tests d'indépendance impliquant les statistiques de Pearson Q et de Kullback G sont alors mis en défaut parce que certains effectifs théoriques n'atteignent pas la valeur minimum recommandée.<br /> Je considère de façon plus générale l'adéquation à un vecteur multinomial creux et je propose des corrections simples pour Q et G prenant en compte le nombre de zéros. Je montre que ces statistiques corrigées ont même distribution asymptotique que Q et G, et j'estime les erreurs de type I et II dans un cas particulier. J'applique enfin ces corrections à des tests sur des données génétiques et limnologiques.<br /> <br />

• Le 11-05-2010 : Stéphane Laurent (IRMA)

  Validité fréquentiste de la statistique bayésienne objective : une étude de cas

  Attention à l'heure du séminaire: 15h au lieu de 14h habituellement.

• Le 04-05-2010 : Olivier Collignon (Laboratoire Genclis, Nancy)

  Prédiction de la sévérité de l'allergie à l'arachide

• Le 20-04-2010 : Mathieu Ribatet (EPFL, Lausanne)

  à préciser

• Le 13-04-2010 : Marc-Olivier Boldi (FUNDO S.A. (Suisse))

  a préciser

• Le 30-03-2010 : Laurent Gardes (INRIA Grenoble)

  Estimation de quantiles extrêmes pour des lois à queue lourde en présence de covariables

• Le 23-03-2010 : Abdelaati Daouia (Université de Toulouse I)

  Frontier estimation and extreme value theory

  In this paper, we investigate the problem of nonparametric monotone frontier estimation from the perspective of extreme value theory. This enables us to revisit the asymptotic theory of the popular free disposal hull estimator in a more general setting, to derive new and asymptotically Gaussian estimators and to provide useful asymptotic confidence bands for the monotone boundary function. The finite-sample behavior of the suggested estimators is explored via Monte Carlo experiments. We also apply our approach to a real data set based on the production activity of the French postal services. <br /> <br /> This work is in collaboration with Florens, J-P. & L. Simar

• Le 16-03-2010 : Nicolas Poulin (DEPE, Strasbourg)

  Un modèle de Markov intégrant la guérison pour la progression vers la mort due aux infections du HIV-1 et du HIV-2

• Le 16-03-2010 : Emmanuel Perinel

  a préciser

• Le 09-03-2010 : Pierre Vandekerkhove (Université de Marne La Vallée)

  Sur un modèle de "zapping"

  Nous considérons dans cet exposé un modèle de mélange markovien de processus<br /> de Markov aussi appelé modèle de "zapping". Cette dernière appelation est<br /> justifiée par le fait que la définition d'un tel processus consiste<br /> en la mise bout a bout de trajectoires de processus de Markov mutuellement<br /> indépendants, le choix des trajectoires s?opérant au moyen d?une chaine de<br /> Markov discrète non observée (le zappeur). En raison de<br /> la grande complexité de la vraisemblance associée à ce modèle et des<br /> nombreuses impasses techniques qu?elle engendre, nous étudierons un<br /> estimateur du type "maximum de vraisemblance par données tronquées"<br /> (EMVT) introduit par Rydén (1994) pour estimer simplement les paramètres<br /> de certaines chaines de Markov cachées.<br /> Nous montrerons sous des conditions standards d?identifiabilité, de<br /> régularité et de mélangeance des processus, la consistance et la normalité<br /> asymptotique de l?EMVT.<br /> Une des principales difficultés associées<br /> à ce type de modèle étant la paramétrisation des densités des mesures<br /> invariantes associées<br /> à chaque processus, nous indiquerons une<br /> procédure de Monte Carlo permettant de les estimer ponctuellement. Nous<br /> montrerons enfin que les hypothèses assurant la<br /> consistance et la normalité asymptotique de l?EMVT sont satisfaites dans<br /> le cadre des mélanges markoviens de processus autoregressifs d?ordre 1<br /> gaussiens. En guise de conclusion, nous parlerons du problème de<br /> l'estimation récursive des paramètres par des méthodes d'approximations<br /> stochastiques classiques (type Robbins-Monro) ainsi que des applications<br /> potentielles de ce modèle en analyse des signaux EEG<br /> (Electro-EncéphaloGramme).<br />

• Le 09-03-2010 : Suzanne Varet (ONERA)

  Développement de méthodes statistiques pour la prédiction d'un gabarit de signature infrarouge

• Le 02-03-2010 : Stefanie Hieke (Freiburg)

  Simultaneous confidence bands for the difference of the cumulative incidence functions: an application to bloodstream infection during neutropenia

• Le 23-02-2010 : Margarida Brito (Departamento Matemática Aplicada, Porto)

  Estimateurs de l'indice des valeurs extrêmes du type moindres carrés; caractérisation du comportement asymptotique et applications

  L'estimation des probabilités et quantiles extrêmes est <br /> d'une grande importance pratique dans des domaines très variés, <br /> comme, par exemple, en finance, assurance, hydrologie. Plusieurs <br /> estimateurs ont été proposés, selon différentes approches. Nous <br /> considérons ici des estimateurs de l'indice des valeurs extrêmes <br /> basés sur la méthode des moindres carrés. Nous présentons le <br /> comportement asymptotique de ces estimateurs dans le cas iid ainsi <br /> qu'une application en théorie du risque. Nous analysons aussi le <br /> comportement asymptotique de quelques estimateurs dans le cas plus <br /> général, où les variables de l'échantillon sont éventuellement <br /> dépendantes.

• Le 16-02-2010 : Guillemette Marot (UCB Lyon1)

  Modélisation statistique pour l'analyse de données de puces à ADN

• Le 02-02-2010 : Claire Coiffard (LSTA - Paris VI)

  Fractales engendrées par des espacements multivariés uniformes

• Le 26-01-2010 : Stephane Girard (INRIA Grenoble)

  Estimation non-paramétrique de courbes de niveaux extrêmes

• Le 19-01-2010 : Olivier Bouaziz (LSTA Paris VI- Nanterre)

  Estimation de la densité conditionnelle dans un modèle à direction révélatrice unique en présence de censures

• Le 12-01-2010 : Philippe Naveau (LSCE)

  Statistical Modeling of Extreme Events in Climate Studies

• Le 24-11-2009 : Wolfgang Nusskern

  Comparaison entre le coefficient de concentration et le Hirschman-Herfindahl-Index

• Le 17-11-2009 : Alexandre You (Université Paris VI)

  Théorie des Valeurs Extrêmes et modèles à seuil

• Le 10-11-2009 : Stéphane Loisel (ISFA, Lyon)

  A préciser

• Le 27-10-2009 : Vincenzo Esposito Vinzi (ESSEC Business School of Paris)

  A Joint Partial Least Squares Component-based Approach to Structural Equation Modeling and Multi-block Data Analysis

  Partial Least Squares Path Modelling (PLS-PM) is generally meant as a component-based approach to structural equation models and multi-block data analysis that privileges a prediction oriented discovery process to the statistical testing of causal hypotheses. In case of formative relationships in the measurement model between the manifest variables and their corresponding latent ones, PLS-PM estimates the outer weights by means of multiple OLS regressions. These regressions might often yield unstable results in case of strong correlations between manifest variables while being not feasible when the number of observations is smaller than the number of variables or in presence of missing data. An external estimation mode based on PLS regression (PLS-R) may overcome these problems while preserving the formative nature of the measurement model. At the same time, this innovative estimation mode provides new tools for interpreting the components, validating the results and improving the predictions in PLS-PM. PLS-R is also profitably extended to: the internal estimation step of PLS-PM as a generalization of path weighting scheme; the estimation of path coefficients in structural models affected by strongly correlated latent variables or missing scores. Finally, the implementation of PLS regression in the estimation steps of PLS Path Modeling defines a regularized comprehensive PLS approach that yields more stable and robust results while enriching interpretation also in case of non linear relationships.<br />

• Le 13-10-2009 : Daniel Alai (ETZ, Zurick)

  Prediction Uncertainty in the Bornhuetter-Ferguson Claims Reserving Method

• Le 23-06-2009 : Georges Le Calvé (Rennes 2)

  Représentatioins métriques en Analyse des données

• Le 09-06-2009 : Esterina Masiello (ISFA - Lyon)

  Estimation de la densité de copule par méthode d'ondelettes

• Le 19-05-2009 : David Haziza (Université de Montréal)

  Estimation robuste dans les enquêtes : une approche unifiée

• Le 05-05-2009 : Caroline Truntzer (Plateforme Protéomique - CLIPP)

  Approche comparative de l'optimisme dans les modèles intégrant des variables clinico-biologiques classiques et des gènes.

  Avec l'introduction des biopuces dans le domaine clinique, certains auteurs ont affirmé que les biomarqueurs issus de l'étude du transcriptome avaient de meilleures capacités prédictives que les biomarqueurs clinico-biologiques connus jusqu'à maintenant. Cependant, les deux types de variables sont dans des situations très différentes; si la plupart des biomarqueurs cliniques ont été validés, la phase de sélection est encore pleinement d'actualité pour les biomarqueurs transcriptomiques. L'objectif de ce travail a été de quantifier l'optimisme relatif aux variables transcriptomiques d'une part, et aux clinico-biologiques classiques d'autre part, quand les deux types de variables sont introduits dans un même modèle de survie. Le R² de Kent et O'Quigley a été utilisé à cet effet. Basé sur des simulations, ce travail a permis de montrer comment le processus de sélection introduisait un fort optimisme dans le cas des gènes.<br /><br /> <br /><br />

• Le 28-04-2009 : Celine Helbert (Ecole des Mines de Saint Etienne)

  Le krigeage, un métamodèle adapté à la propagation d'incertitude et à l'optimisation des grands codes de calculs. Approche classique et bayésienne

• Le 14-04-2009 : Jean-Francois Dupuy (Université Paul Sabatier)

  Estimation dans un modèle de régression de durées partiellement observé

  Attention, il ne s' agit pas de l'heure habituelle

• Le 17-03-2009 : Anne Ruiz-Gazen (Université de Toulouse)

  Détection d'observations atypiques et d'observations influentes dans des données géoréférencées

  Attention, l'horaire n'est pas habituel

• Le 10-03-2009 : Omar El-Dakkak (LSTA-Paris VI)

  Décompositions de Hoeffding pour des suites échangeables à valeurs dans un ensemble fini

• Le 03-03-2009 : Mohamed Chaouch (Université de Bourgogne)

  Quantiles géométriques et sondage

• Le 17-02-2009 : Julia Dony (Vrije Universiteit Brussel)

  An empirical process approach to uniform in bandwidth consistency of kernel-type estimators

• Le 10-02-2009 : Segolen Geffray (Université de Nantes)

  Inférence non- et semi-paramétrique dans un contexte d'évènements récurrents en présence d'un évènement terminal et de censure aléatoire droite indépendante

  Dans un contexte d'évènements récurrents, nous nous intéressons<br /> successivement à deux quantités. La fonction de répartition jointe des<br /> durées inter-arrivées successives qui fournit des informations pertinentes<br /> lorsque peu de récurrences sont attendues. A l'inverse, lorsque de<br /> nombreuses récurrences sont attendues, on s'intéresse à la fonction<br /> moyenne cumulée qui compte le nombre d'évènements récurrents survenus<br /> jusqu'à un instant donné.<br /> Dans une première partie, la fonction de répartition jointe des durées<br /> inter-arrivées successives est estimée de façon non-paramétrique. Des<br /> résultats de consistance et de convergence faible sont établis. Le<br /> comportement à distance finie de l'estimateur proposé est évalué par<br /> simulations. Enfin, la méthodologie proposée est appliquée sur des données<br /> réelles.<br /> Dans une seconde partie, la fonction moyenne cumulée est estimée en<br /> présence de covariables de façon semi-paramétrique sous l'hypothèse qu'un<br /> modèle de régression à direction révélatrice unique est satisfait. Des<br /> résultats de consistance et de convergence faible sont établis.<br /> <br /> <br />

• Le 03-02-2009 : Bertrand Michel (Universite Paris Sud)

  Modélisation de la production d'hydrocarbures dans un bassin pétrolier

• Le 27-01-2009 : Assi N'guessan (Ecole Polytechnique de Lille)

  Variance-Covariance Matrix estimation in A Meta-Analysis of a multinomial Outcome Using a Linear Mixed Effects Model

• Le 20-01-2009 : Sebastien Loustau (CMI, Marseille)

  Performances statistiques des SVM en classification

• Le 13-01-2009 : Celestin Kokonendji (Université de Pau)

  Estimation semi-paramétrique de fonction de masse de probabilité

  On introduira d'abord une méthode d'estimation non-paramétrique d'une fonction de masse de probabilité (f.m.p.) inconnue par des noyaux associés discrets, en particulier triangulaires. Par la suite, on appliquera cette méthode de noyaux (associés) discrets à l'estimation d'une fonction discrète de poids liée à une loi discrète paramétrique de référence ; ce qui conduira à une estimation semi-paramétrique d'une f.m.p. inconnue. Enfin, on procédera à quelques comparaisons entre les deux méthodes : non-paramétrique et semi-paramétrique.

• Le 06-01-2009 : Bertrand Maillot (LSTA - Paris VI)

  Modèle additifs de régression pour des processus à temps continu

• Le 25-11-2008 : Pierre Ribereau (Université de Montpellier II)

  Moments ponderes generalises en theorie des valeurs extremes

• Le 18-11-2008 : Ouerdia Arkoun (Université de Rouen)

  Estimation non paramétrique pour les modèles autorégressifs

  Cet exposé portera sur un problème d'estimation non paramétrique en un point donné fixé pour un modèle autorégressif. Des modifications de l'estimateur à noyau sont proposées et on montre les propriétés d'efficacité asymptotiques pour cet estimateur.

• Le 28-10-2008 : Olivier Collignon (IECN, Nancy)

  Comparaison de la variabilité d'ARNm chez des sujets cancéreux et des sujets sains

  Les gènes se situent sur l'ADN, qui est le support de l'information génétique. Chaque gène peut être représenté par une suite de lettres A,T,C ou G de longueur variable, et est ''le plan de fabrication'' d'une protéine. Cette synthèse nécessite l'intervention d'une molécule intermédiaire, l'ARNm. Cette dernière est produite à partir de l'ADN par complémentarité<br /> : A est changé en U, T en A, C en G et G en C. Ce mécanisme est appelé transcription et est supposé fidèle. Pour comparer les ARNm issus de patients cancéreux et ceux issus de patients sains, on utilise des copies partielles des ARNm appelées EST. On observe en pratique que sur ces copies certaines lettres sont remplacées par erreur par une lettre différente. Ainsi soit ces erreurs sont dues au séquençage (i.e. à la fabrication des EST), soit la fidélité de la transcription est remise en cause. On met alors en place un modèle statistique pour comparer la variabilité des EST cancéreux et des EST sains. On montre alors que cette variabilité est en général significativement plus élevée dans le cas cancer que dans le cas normal, et que cette variabilité n'est pas due aux erreurs de séquençage. On introduit alors le concept d'infidélié de transcription.

• Le 21-10-2008 : Audrey Finkler (IRMA)

  Un modèle d'évolution des séquences d'ADN avec dépendance au contexte

  Les modèles évolutifs actuels sont des modèles markoviens à temps continu qui posent l'hypothèse que les sites d'une séquence d'ADN évoluent de façon indépendante. Cette hypothèse n'a cependant pas de justification biologique, notamment à cause de forts taux de transition à partir des di-nucléotides CpG. Je présente ici un modèle simple qui combine un processus de dépendance temporelle unilatérale avec une chaîne de Markov spatiale. Ce modèle peut s'écrire sous la forme d'une chaîne de Markov cachée, dont j'estime les paramètres à l'aide de l'algorithme EM.<br />

• Le 07-10-2008 : Julie Josse (AgroCampus Rennes)

  Données manquantes en tableaux multiples

  La gestion des données manquantes est un problème incontournable dans la pratique statistique.<br /> L'objectif de cet exposé est de présenter comment réaliser une Analyse Factorielle Multiple sur données incomplètes. Nous nous situons dans un contexte d'analyse de données avec une structure de données particulière (tableaux multiples) et une structure de données manquantes particulières (lignes manquantes par sous-tableaux).<br /> Le coeur de l'AFM étant une ACP pondérée, nous présentons dans un premier temps, dans un cadre unique, différentes méthodes permettant de réaliser une ACP sur données incomplètes. Nous exposons ensuite une méthode d'AFM itérative pour obtenir les axes et composantes de l'AFM en présence de données manquantes. Nous terminons enfin par des simulations et un exemple réel pour illustrer cette méthode.

• Le 30-09-2008 : Olivier Faugeras (LSTA-Paris 6 & Modal'X-Nanterre)

  Une approche par copules de l'estimation non paramétrique de la densité conditionnelle

  Nous présentons un nouvel estimateur non paramétrique à noyau de la densité conditionnelle bivariée. Il est basé sur une transformation efficace des données par transformation de quantile. L'utilisation de la fonction de copule permet alors d'avoir une estimateur qui a une remarquable forme en produit, alors que les estimateurs basés sur la régression de type Nadaraya-Watson ont une forme en quotient. Nous étudions ses propriétés asymptotiques et comparons son biais et sa variance aux estimateurs concurrents. Une simulation numérique vient compléter cette étude. Enfin, nous évoquons brièvement quelques perspectives et applications, notamment aux valeurs extrêmes

• Le 10-06-2008 : Dan Cooley (Colorado State University)

  Dependence Estimation and Prediction for Max-Stable Processes

  The dependence structure of a max-stable random vector or max-stable process<br /> is characterized by its spectral measure. Several dependence estimators have<br /> been suggested for max-stable random vectors, but none were particularly well-<br /> suited for max-stable processes, particularly spatial processes. We introduce<br /> the madogram as a dependence measure for extremes which has ties to work in<br /> both extreme value theory and spatial statistics.<br /> <br /> Once the level of dependence is estimated, we then turn attention to the<br /> problem of prediction. Given only the spectral measure, we present a method<br /> for approximating the conditional density of an unobserved component of a<br /> max-stable random vector given the other components of the vector. The<br /> approximated conditional density can be used for prediction. We also present<br /> a new parametric model for the spectral measure of a multivariate max- stable<br /> distribution. This model is used to perform prediction for both a time<br /> series and spatial process.

• Le 03-06-2008 : Myriam Maumy (Irma)

  Développements d'Edgeworth de deux estimateurs d'une proportion de mesures

• Le 27-05-2008 : Nicolas Klutchnikov (IRMA)

  Questions d'adaptation en statistique non-paramétrique

• Le 20-05-2008 : Jean Luc Dortet (IRMA)

  A priori par melange d'arbres de Polya sur copule et applications

• Le 22-04-2008 : Victor Konev (Tomsk University)

  General model selection estimation of a periodic regression with a gaussian

• Le 15-04-2008 : Han Ping Li (Irma)

  Début et fin d'activités (rupture des modèles) et intervalle de confiances (par bootstrap)

  Attention, le séminaire débutera a 14h et non a 14h15 exceptionnellement

• Le 01-04-2008 : Salim Bouzebda

  A new test of independence in some copula models

• Le 01-04-2008 : Nicolas Poulin (Universite du Littoral)

  Propriétés asymptotiques d'un estimateur du quantile conditionnel pour des données tronquées.

  Attention, il y aura deux seminaires de statistique ce mardi 1er avril

• Le 25-03-2008 : Mathieu Ribatet (EPFL)

  Modélisation de tous les excès au dessus d'un seuil à partir d'une structure de dépendance extrême. Applications sur les débits extrêmes.

• Le 25-03-2008 : Sophie Lebre

  Inférence de réseaux bayésiens dynamiques homogènes par morceaux/ /par MCMC à sauts réversibles

  Attention, ce mardi, il y aura deux séminaires de statistique.

• Le 18-03-2008 : Viallon Vivian (Paris V)

  Régression non paramétrique en présence de données censurées

• Le 12-02-2008 : Mohammed Debbarh (INRETS)

  La modélisation espace état et la prédiction

• Le 05-02-2008 : Clément Marteau (LATP, Universite de Provence)

  Méthode de l'enveloppe du risque et estimation linéaire

  Nous nous intéresserons dans cet exposé à la résolution de problèmes inverses statistiques: on cherche à estimer une fonction (ou un signal) à partir d'observations indirectes et bruitées. L'approche utilisée est du type "sélection de modèle": étant donnée une famille d'estimateur, le but est de construire un algorithme (adaptatif) permettant de selectionner le meilleur possible. Dans cette situation, la méthode d'estimation du risque sans biais (URE en anglais) donne de très bons résultats théoriques mais s'avère très instable d'un point de vue numérique.<br /> L. Cavalier et Y. Golubev ont proposé plus récemment une méthode dite de minimisation d'une enveloppe du risque (RHM en anglais) qui améliore significativement les performances de la procédure URE dans le cadre d'une estimation par projection. Utilisant des résultats récents sur la théorie des processus ordonnés, nous verrons comment généraliser cette méthode à des familles plus larges d'estimateurs.

• Le 22-01-2008 : Guillaume Chauvet (Ensai)

  Bootstrap pour un plan de sondage à entropie maximale

• Le 15-01-2008 : Hélène Boistard (Université de Nanterre)

  Théorèmes limites pour des intégrales multiples par rapport au processus empirique

• Le 04-12-2007 : Slava Vassiliev (Université de Tomsk, Russie)

  On sequential parameter estimation for some linear stochastic differential equation with time delay

• Le 27-11-2007 : Frédéric Bertrand (IRMA)

  Méthodes algébriques de construction et d'analyse de plans isovariants

• Le 20-11-2007 : Frédéric Bertrand (IRMA)

  Caractérisations polynomiales de l'invariance faible d'un dispositif expérimental

• Le 06-11-2007 : Olivier Lopez (CREST-ENSAI et IRMAR Rennes)

  Problèmes de réduction de dimension pour la régression en présence de données censurées

  <br />

• Le 30-10-2007 : Jean-Yves Brua (IRMA)

  Propriétés asymptotiques du risque dans des modèles de régression non paramétriques et heteroscedastiques

• Le 23-10-2007 : Julia Dony (Vrije Universiteit Brussel)

  Consistance uniforme des estimateurs à noyaux et U-statistiques conditionnelles à fenêtres générales

• Le 16-10-2007 : Karin Sahmer (IUT de Caen)

  Propriétés et extensions de la classification de variables autour de composantes latentes. Application en évalution sensorielle.

  Karin Sahmer est une candidate éventuelle au poste de MdC en Statistiques.

• Le 02-10-2007 : Leonid Galtchouk (ULP)

  Estimation adaptative nonparametrique dans les regressions heteroscedastiques

• Le 29-05-2007 : Yanan Fan (UNSWSydney)

  Automating Transdimensional MCMC

  Poorly designed proposal distributions for transdimensional MCMC often<br /> require a lot tunning by the userand produce MCMC chains which mix <br /> extremely slowly. However, despite its popularity, designing an efficient and automatic proposal for remains challenging.<br /> In this talk I will first review some current methods that have been proposed to deal with the above problem. I then introduce the path <br /> sampling density estimator, and show how this estimator can be used to formulate a new transdimensional MCMC algorithm which automates the process of transdimensional jump proposals. Finally, I will illustrate that <br /> the proposed new algorithm performs well, even when compared with optimised <br /> algorithms.

• Le 22-05-2007 : Jean Berard (Lyon)

  Modeles d'evolution nucleotidique avec dependance au voisinage

• Le 15-05-2007 : Anna Tchirina (Paris 12)

  Asymptotic comparison of tests of exponentiality

• Le 14-05-2007 : Scott Sisson (University of New South WalesSydney)

  Sequential Monte Carlo without likelihoods

  Recent new methods in Bayesian simulation have provided ways of evaluating posterior densities in the presence of intractable or unknown likelihood functionsHoweverthe mechanism that permits this inference is also <br /> responsible for very poor mixing in Markov chain simulations in regions of low densityThis inefficiency generates samplers that require far more iterations than may be practical to implementHere we introduce a novel sequential Monte Carlo sampler that is able to surmount these problemsin addition to being more efficient in terms of generating uncorrelated samples.<br />

• Le 03-04-2007 : Jan Beirlant (KULeuven)

  Actuarial Statistics with GLMMs and GAMMs

  Over the last decade the use of generalized linear models (GLMsto model actuarial data received a lot of attention, starting from the actuarial illustrations in the standard text by McCullagh Nelder (1989). Classical GLMs however are parametric and model a sample of independent random variables. Since actuaries very often have repeated measurements or longitudinal data at their disposal where certain covariates possibly have a non-parametric effect, this talk discusses statistical techniques to model such data within the framework of mixed models. Use is made of generalized linear mixed models (GLMMson the one hand and generalized additive mixed models (GAMMson the other handThe likelihood and Bayesian approaches to GLMMs and GAMMs are explained. The models are illustrated by interpreting classical credibility models and more general regression models for non-life ratemakingcredit-scoring and loss reserving in the context of GLMMs and GAMMs.

• Le 27-03-2007 : Robert Liptser (Tel Aviv)

  Estimation and forecast of non-constant volatility. Testing of Black-Scholes formula.

• Le 20-03-2007 : Mikhail Malioutov (Boston)

  On two discrimination between two classes of random processes

• Le 06-03-2007 : Adeline Samson (Paris 7)

  Estimation dans les modeles mixtes: application à la modelisation de la dynamique VIH

  L'efficacité d'un médicament est évaluée partir de données de marqueurs biologiques mesurés chez plusieurs patients au cours du<br /> temps. Ces données longitudinales sont classiquement analysées à partir de modèles mixtes. Nous présenterons une version stochastique de l'algorithme EM pour l'estimation des paramètres de ces modèles<br /> mixtes Nous nous intéresserons en particulier l'estimation des paramètres de modèles définis par équations différentielles<br /> ordinaires ou stochastiques (décrivant par exemple la dynamique du virus du VIH dans le corps humain). Nous traiterons également le cas de la censure gauche de la mesure du marqueur biologique, censure due la limite de quantification des appareils de mesure.<br />

• Le 09-01-2007 : Goedele Dierckx (University KU Leuven)

  Estimation of Weibull type tails

  Studying the tails of a distribution, one can classify the distributions into three classes based on the extreme value index G. The class G >0 corresponds to Pareto type or heavy tailed distributions, while G < 0 indicates that the underlying distribution has a finite endpoint. The Weibull type distributions form an important subgroup within the Gumbel class with G = 0. The tail behavior can then be specified using the Weibull tail index. Classical estimators of this index shosevere bias. In this talk, we present a neestimation approach based on the mean excess function, which exhibits improved bias characteristics. This neapproach also allows to propose neestimators for small tail probabilities or return periods. The asserted properties are supported by simulation experiments. Illustration with real life data sets are also provided.

• Le 09-01-2007 : Davit Varron (Besançon)

  Principes de grandes déviations dans les espaces Schauder-décomposables

• Le 19-12-2006 : Gilles Stoltz (ENS, Paris)

  Prédiction de suites individuelles : une méthode de (meta-)apprentissage séquentiel

  La prédiction des suites individuelles considere les problemes<br /> d'apprentissage sequentiel pour lesquels on ne peut<br /> ou ne veut pas modeliser le problème de manière stochastique, et fournit<br /> des lors des stratégies de prédiction tres robustes. Elle englobe aussi<br /> bien des problemes issus de la communaute du machine learning que de celle<br /> de la theorie des jeux repetes. Ces derniers sont traites avec des<br /> methodes statistiques, incluant par exemple les techniques de<br /> concentration de la mesure, de l'estimation adaptative, et de la theorie<br /> de l'information.<br /> <br /> Dans cet exposé, on parlera tout d'abord de prediction randomisee, avec<br /> information complète ou imparfaite, puis on s'interessera à l'agrégation<br /> sequentielle de prédicteurs, en mentionnant deux applications :<br /> l'investissement dans le marché boursier et la prévision d'ensemble des<br /> pics d'ozone.<br /> <br /> <br /> <br /> <br />

• Le 12-12-2006 : Yann Guermeur ((Loria, Nancy))

  Borne sur l'erreur en généralisation des SVM multi-classes

  En discrimination, la théorie statistique de l'apprentissage<br /> proposée par Vapnik a principalement été développée suivant trois axes :<br /> celui du calcul des dichotomies par des fonctions à valeurs binaires,<br /> celui du calcul des dichotomies par des fonctions à valeurs réelles<br /> et celui du calcul des polychotomies par des fonctions prenant leurs valeurs dans des<br /> ensembles finis. Le cas des familles de fonctions à valeurs vectorielles utilisées pour<br /> calculer des polychotomies a rarement été considéré de manière indépendante, ce qui<br /> représente un manque important, pour trois raisons principales.<br /> Tout d'abord, ce dernier cas englobe les précédents,<br /> ensuite, il ne peut être traité de manière satisfaisante<br /> par une extension naïve des résultats dédiés au calcul des dichotomies,<br /> enfin, il constitue la situation la plus fréquemment rencontrée<br /> en pratique.<br /> <br /> Cette présentation propose une nouvelle borne de convergence uniforme<br /> pour les modèles de discrimination à grande marge dans le cas<br /> multi-classe. Elle étend de manière directe un célèbre théorème<br /> de Bartlett. La mesure de capacité apparaissant dans cette borne<br /> est un nombre de couverture. Afin de majorer cette mesure,<br /> une extension paramétrée des psi-dimensions est introduite.<br /> Le lien entre ces deux types de notions de complexité est établi<br /> par le biais de lemmes de Sauer généralisés. Une illustration en est donnée dans le<br /> cas spécifique de la dimension de Natarajan à marge.<br /> Une borne sur cette dernière dimension est ensuite<br /> calculée pour l'architecture commune à toutes les SVM multi-classes.

• Le 28-11-2006 : Marie Kratz (ESSEC)

  Chord-distribution functions of random porous media

  We consider a two-phases model to describe a porous mediuman image<br /> of this mediumseen as a random level surface of a process $X$is divided<br /> into two phases (pore and solidaccording to whether $Xis less or<br /> greater than some threshold $\beta$The statistical approach is made by observing<br /> the chord functionsi.ethe lengths of time intervals when $Xis in the<br /> same phase.<br /> Based on excursions theoryin particular on level crossings number,<br /> this work provides the exact formula of the<br /> chord-distribution functions and the two-point<br /> correlation function obtained from cross-sectional micrographsproving in a<br /> rigorous wayas well as generalizingsome results published in the physical<br /> literature in the 90s (see for instance BerkTeubnerRoberts or Torquato)<br /> <br /> Ce seminaire a lieu en salle de seminaire 418 du batiment de mathematique

• Le 17-10-2006 : Davit Varro (Besancon)

  Principes de grandes déviations dans les espaces Schauder-décomposables

  ATTENTION : CE SEMINAIRE EST REPORTE A UNE DATE ULTERIEURE.

• Le 10-10-2006 : L. Galtchouk

  Reunion de l'organisation

• Le 25-04-2006 : Victor Konev (Université de Tomsk, Russie)

  Parameter estimation in unstable autoregressions

  Attention: le debut du séminaire est avancé

• Le 11-04-2006 : Victor Konev (Université de Tomsk)

  Sequential estimation of the parameter of an auto-regressive model with dependent noises

• Le 04-04-2006 : Bruno Portier (Paris 5)

  Un test d'ajustement pour la loi du bruit associé à un modèle auto-régressif avec ou sans controle

  B.Portier est un candidat eventuel au poste de Pr

• Le 28-03-2006 : Sylvain Sardy (EPFL, Lausanne)

  Adaptive estimation parsimonieuse par vraisemblance pénalisée Lp

  S.Sardy est un candidat eventuel pour le poste de PR

• Le 21-03-2006 : Julien Jacques (Grenoble)

  Discrimination sur variables binaires pour des populations d'apprentissage et de test différentes

  J.Jacques est un candidat eventuel pour le poste de MdC

• Le 14-03-2006 : Philippe Saint-pierre (Montpellier)

  Modèles multi-états Markovien et semi-Markovien: Application à l'asthme

  Ph. Saint-Pierre est un candidat eventuel sur le poste de MdC. Résumé: Dans de nombreux domaines, décrire l'évolution des phénomènes dans le temps est d'un intérêt capital, en particulier pour aborder les problématiques de la prédiction et de la recherche de facteurs causaux. En épidémiologie, on dispose de données de cohorte qui renseignent sur un groupe de patients suivis dans le temps. Les modèles multi-états de type Markovien proposent un outil intéressant qui permet d'étudier l'évolution d'un patient à travers les différents stades d'une maladie. Dans cet exposé, nous rappelons tout d'abord la méthodologie relative au modèle de Markov homogène. Ce modèle est le moins complexe, il suppose que les intensités de transition entre les états sont constantes dans le temps. Dans un second temps, la théorie des processus de comptage est présentée afin d'introduire des méthodes d'estimations non-paramétriques dans le cadre d'un modèle de Markov non-homogène. Dans ce modèle, les intensités de transition dépendent du temps depuis l'inclusion dans l'étude. Nous étudions ensuite un modèle semi-Markovien homogène qui suppose que les intensités de transition dépendent du temps écoulé dans un état de santé. Ces méthodes d'estimation supposent que le mécanisme de censure n'apporte aucune information sur l'évolution de la maladie. Cette hypothèse étant rarement vérifiée en pratique, nous proposons une méthode d'estimation permettant de prendre en compte une censure informative. Toutes ces méthodes sont mises en oeuvre afin d'étudier une base de données de patients asthmatiques. L'objectif est d'aider les cliniciens à mieux comprendre l'évolution de la maladie. Les résultats permettent notamment de mettre en évidence l'impact négatif du surpoids sur l'évolution de l'asthme.

• Le 07-03-2006 : Jean-baptiste Aubin (Paris 6)

  Estimation fonctionnelle par projection adaptive

  J-B. Aubin est un candidat eventuel sur le poste de MdC

• Le 07-03-2006 : Samuela Leoni-aubin (Paris 6)

  Vraisemblance empirique et phi-divergence dans les modèles à rapport de densités semi-paramétrique

  S.Leoni-Aubin est une candidat sur le poste de MdC

• Le 28-02-2006 : Sandie Ferrigno (Perpignan)

  Un test d'adéquation pour les modèles de régression: théorie et applications.

  Mlle Ferrigno est une candidate eventuelle au poste de MdC.

• Le 14-02-2006 : Laurent Rouviere (Renne 2)

  Méthodes combinatoires en estimation de la densité et classification de courbes

  Laurent ROUVIERE sera candidat à un poste de MCF

• Le 07-02-2006 : Armelle Guillou (Paris VI)

  Quelques résultats récents sur l'analyse des valeurs extrèmes et ses applications

  Armelle GUILLOU est une candidate eventuelle sur le poste de Pr

• Le 31-01-2006 : Aude Illig (Université de Toulouse)

  Identification et estimation pour des modèles ARMA spaciaux quadrantaux

  Aude Illig est intéressée du poste de MdC

• Le 24-01-2006 : Denys Pommeret (ENSAI)

  Adaptation du test de Neyman pour des mélanges de lois

  Denys Pommeret est un candidat eventuel pour le poste de Professeur

• Le 17-01-2006 : Davit Varron (Louvain la Neuve)

  Lois limites non standard pour les accroissements fonctionnelles de la f.d.r. empirique composee.

  D.Varron est un candidat eventuel pour le poste de MdC.

• Le 10-01-2006 : Pierre Ribereau (Paris 6)

  Analyse des extremes: estimation de bornes pour les periodes de retour.

  P.Ribereau est un candidat eventuel pour le poste de MdC

• Le 03-01-2006 : Jules Sadefo Kadem (Université de Reims)

  Value-at-Risk for quadratic portofolio's with generalized Laplace distributed returns

  Jules Sadefo Kadem est un candidat eventuel pour le poste de MdC en Statistiques.

• Le 13-12-2005 : Léonid Galtchouk

  Réunion de l'équipe de Statistiques : le point sur les enseignements, les projets de M2, les examens

• Le 22-11-2005 : Guennadi Martynov (Université de Moscou)

  Les moments du test d'ajustement de Cramer-von Mises

• Le 25-10-2005 : Céline Scheidt (Institut National du Pétrole, Paris)

  Non communiqué

• Le 11-10-2005 : Léonid Galtchouk

  Estimation asymptotiquement efficace pour des modèles de régression nonparamétriques

  Une discussion sur l'organisation du séminaire aura ensuite lieu.

• Le 22-03-2005 : Sandie Ferrigno (Docteur en Biostatistique de l'Université Montpellier II)

  Un test d'adéquation global pour les modèles statistiques

• Le 15-03-2005 : Céline Scheidt (Institut du Pétrole)

  Modélisation adaptative de réponses en production non linéaires - Application à la gestion des incertitudes

• Le 08-03-2005 : Jean-renaud Pycke (Paris VI)

  Tests d'uniformité invariants dans les espaces 2-point homogènes, basés sur la fonction de Green du Laplacien.

  Résumé : La statistique de Watson permet de tester l'uniformité d'un échantillon sur le cercle. C'est une V-statistique dont le noyau est invariant par les isométries et lié au laplacien sur le cercle. Il en va de même de la statistique de Cramer-von Mises dont le noyau est la partie radiale de celui de Watson. Cette interprétation géométrique permet de généraliser ces statistiques aux espaces 2-point homogènes. En particulier, nous introduisons un test d'uniformité sur la sphère, dont la statistique d'Anderson-Darling apparait comme la partie radiale.

• Le 18-01-2005 : Guennadi Martynov (Université de Moscou)

  Test de Cramer-von-Mises pondéré avec des paramètres estimés

• Le 14-12-2004 : J.l. Dortet Et N. Wicker

  Classification de profils d'expression sur la sphere unité

• Le 07-12-2004 : Yann Guermeur (Loria, Nancy)

  Risque garanti pour les systèmes discriminants multi-classes à grande marge

  Résumé : La théorie statistique de l'apprentissage établit les conditions sous lesquelles il est possible d'apprendre à partir de données empiriques. Les problèmes auxquels elle s'applique sont ceux de l'analyse discriminante, de la régression et de l'estimation de densité. L'un des apports majeurs de Vapnik à cette théorie est la formulation d'un nouveau principe inductif nommé principe de minimisation structurelle du risque (SRM). Il s'agit d'utiliser comme critère pour la sélection de modèle et la sélection de fonction, à la place du risque empirique classique, une borne sur la probabilité d'erreur appelée risque garanti. Ce principe est à l'origine de la spécification d'une nouvelle famille de séparateurs à grande marge nommés machines à vecteurs support (SVM). Initialement, ces machines ont été développées pour le calcul des dichotomies et l'approximation de fonctions. Cette présentation porte sur les capacités de généralisation des systèmes discriminants multi-classes à grande marge. Elle considère de manière privilégiée le cas des machines à vecteurs support multi-classes (M-SVMs).

• Le 16-11-2004 : Han-ping Li

  Régression locale

• Le 09-11-2004 : Marc Hoffmann (Marne-la-Vallée)

  Sur l'estimation de la régularité d'un signal à partir de données bruitées

  Résumé : En estimation non-paramétrique (densité, régression), les indicateurs de précision (vitesse de convergence, choix de fenêtre optimale) dépendent des propriétés sous-jacentes de la fonction à estimer, en particulier de sa régularité. Cependant, la régularité est un indice particulièrement difficile à détecter: l'élimination du bruit par lissage tend à effacer l'information que contiennent les données expérimentales sur la régularité de l'objet sous-jacent. Nous discuterons de ce problème en général et étudierons des éléments de riposte dans des modèles particuliers.

• Le 26-10-2004 : Photis Nobelis

  Analyse des Données de puces à ADN

• Le 05-10-2004 : Dominique Collombier

  Réunion de rentrée : programmes du séminaire et de l'enseignement

• Le 01-09-2004 : Phil Brown (Université du Kent à Canterbury)

  Assessing diagnostic genes/peptides in microarray/proteomic experiments using classes of priors for variable selection

  (attention : date et horaire inhabituels)

• Le 15-06-2004 : Eric Matzinger (Strasbourg)

  Sur les corrections de Rosenblatt

• Le 25-05-2004 : Victor Konev (Tomsk-Strasbourg)

  Sequential estimation of the parameters in a trigonometric regression model with the gaussian coloured noise

• Le 18-05-2004 : Vincent Rivoirard (Université Paris-Sud)

  L'approche maxiset en statistique

• Le 30-03-2004 : Laurent Gardes (Grenoble)

  Un estimateur de l'indice de valeur extrême du type "Pickands"

  M. Gardes est un candidat éventuel sur le poste de MC

• Le 23-03-2004 : Christalle Breuils (Caen)

  Analyse séquentielle pour le modèle à risques proportionnels de Cox

  Mme Breuils est une candidate éventuelle sur le poste de MC

• Le 17-02-2004 : Fateh Chebana (Paris VI)

  Processus de Bickel-Rosenblatt et tests d'ajustement

• Le 10-02-2004 : Dominique Collombier

  Présentation des Projets Statistiques aux étudiants de DESS de mathématiques pour l'industrie

• Le 27-01-2004 : Han-ping Li

  Des lois normales asymétrisées aux lois elliptiques (Student Cauchy) asymétrisées

• Le 20-01-2004 : Guennnady Martynov (Moscou-Strasbourg)

  Application du test de Cramer-von Mises au modèle discret de Rash

• Le 28-10-2003 : Jean-luc Dortet

  Présentation de problèmes de statistique en génétique

• Le 07-10-2003 : S. Pergamenchtchikov (Université de Rouen)

  Un théorème de renouvellement et ses applications aux problèmes extrêmes

• Le 06-05-2003 : Alexandre Novikov (Université de Sidney)

  First passage problem for Ornstein-Uhlenbeck processes with jumps

• Le 22-04-2003 : S. Pergamenchtchikov (Université de Rouen)

  La méthode de sélection de modèles pour le problème de régression avec le bruit dépendant

• Le 08-04-2003 : Victor Konev (Université de Tomsk, Russie)

  On guaranteed estimation of parameters in the ARMAX systems

• Le 18-02-2003 : A. Terekhin (Université de Moscou et Montpellier)

  Modèles d'optimisation évolutive de l'histoire de vie

• Le 11-02-2003 : Nicolas Wicker (IGBMC, Strasbourg)

  Méthodes pratiques pour la détermination du nombre de groupes en classification. Application à des données biologiques

• Le 04-02-2003 : Yannick Baraud (ENS-Ulm, Département de Mathématiques Appliquées))

  Tests d'hypothèse linéaire en régression gaussienne

• Le 04-02-2003 : Yannick Baraud (ENS DMA)

  Tests d'hypothèse linéaire en régression gaussienne

• Le 03-12-2002 : Jean-luc Dortet (ULP)

  Lois puissance exponentielle pour sélection de variable

• Le 29-10-2002 : Sergei Vorobejchikov (Université de Tomsk)

  Sequential procedures for detecting change-point in Random processes

• Le 22-10-2002 : Leonid Galtchouk

  Sur l'inégalité de van Trees : la borne bayesienne de Cramer-Rao (d'après R.Gill et B.Levit)

• Le 04-06-2002 : Emmanuel Monfrini (Strasbourg)

  Existence et unicité dans la méthode des moments pour les mélanges de deux distributions normales

• Le 28-05-2002 : Alex Yushkevitch (North Caroline Un., Charlotte, USA)

  Multiple optimal stopping and Dynkin game

• Le 21-05-2002 : Daniel Pierre-loti-viaud (Université Paris 6)

  Mélanges de lois discrètes et modèles de crédibilité paramétrique en assurance

• Le 30-04-2002 : Quennadi Martynov (Université de Moscou)

  Les tests d'ajustement pondérés

• Le 23-04-2002 : Victor Konev (Université de Tomsk, Russie)

  Estimation garantie de la densité spectrale d'un processus autoregressif de moyenne mobile (ARMA)

• Le 15-04-2002 : Cécile Cot (Université d'Evry)

  Analyse des séquences biologiques par chaînes de Markov d'ordre variable cachées

  Attention : jour et salle inhabituels.

• Le 09-04-2002 : S. Pergamenchtchikov (Université de Rouen)

  La méthode de pénalisation en estimation non paramétrique pour des équations différentielles stochastiques

• Le 26-02-2002 : James Griffin (University of Kent at Canterbury, U.K.)

  A class of Levy process based models for stochastic volatility

• Le 19-02-2002 : Youri Kabanov (Besançon)

  Un progrès récent dans des modèles de marchés financiers avec coût de transactions

• Le 18-12-2001 : Michail Malutov (Université de Boston, USA)

  Modeling and parameter estimation of protein motion over membranes

• Le 04-12-2001 : Leonid Galtchouk

  Sur normalité asymptotique uniforme des estimateurs des paramètres des processus stables AR(p)

• Le 20-11-2001 : Isaac Sonin (Caroline du Nord, USA)

  New results on optimal stopping of Markov chains

• Le 13-11-2001 : A. Nagaev (Torun, Pologne)

  Les propriétés asymptotiques des lois stables et problèmes asymétriques des grandes déviations

• Le 12-06-2001 : Serguei Pergamenchtchikov (Université de Munich)

  L'estimation séquentielle d'un polynome trigonométrique sur la base d'observation avec un bruit stationnaire en temps continu

• Le 22-05-2001 : Professeur Grama Ion (Université de Bretagne Sud)

  L'équivalence asymptotique de suites des expériences aléatoires

• Le 15-05-2001 : Guennadi Martynov (Institut d'Economie et Mathématique, Académie de Science, Moscou)

  Test pondéré de Cramer-von Mises

• Le 10-04-2001 : Victor Konev (Université de Tomsk, Russie)

  Estimation garantie des paramètres autorégressifs des processus ARMA(p,q)

• Le 06-03-2001 : Mme R. Worms (Marne-la-Vallée)

  Vitesses de convergence pour l'approximation des queues de distributions.

• Le 13-02-2001 : Léonid Galtchouk

  Le problème d'arrêt optimal pour les martingales

• Le 06-02-2001 : Serguei Pergamenchtchikov (Université de Tomsk)

  Les propriétés asymptotiques de la fonction de faillite pour un modèle d'assurance à risque.

• Le 12-12-2000 : Dominique Collombier

  Statistique et Combinatoire algébrique : le cas des plans d'expérience euclidiens (suite).

• Le 05-12-2000 : Dominique Collombier

  Statistique et Combinatoire algébrique : le cas des plans d'expérience euclidiens.

• Le 21-11-2000 : G. Pistone (Institut Polytechnique de Turin)

  Applications à la Statistique et aux Probabilités de l'Algèbre commutative et du Calcul formel (suite) : applications aux modèles exponentiels, aux tables de contingence et aux chaînes de Markov.

• Le 14-11-2000 : G. Pistone (Institut Polytechnique de Turin)

  Applications à la Statistique et aux Probabilités de l'Algèbre commutative et du Calcul formel (suite) : applications aux modèles exponentiels, aux tables de contingence et aux chaînes de Markov.

• Le 07-11-2000 : G. Pistone (Institut Polytechnique de Turin)

  Applications à la Statistique et aux Probabilités de l'Algèbre commutative et du Calcul formel (suite) : applications aux modèles exponentiels, aux tables de contingence et aux chaînes de Markov.

• Le 10-10-2000 : Eva Riccomagno (Eurandom à Eindhoven, Pays-Bas)

  Théorie des bases de Gröbner en probabilités et statistique.

• Le 26-09-2000 : S. Pergamentchikov (Univ. Tomsk, Besançon)

  Estimation non paramétrique séquentielle de la dérive de l'équation stochastique différentielle.

• Le 30-05-2000 : Boris Darhovsky (Inst. de l'Analyse de Système, Acad. des Sciences de Russie)

  A priori lower bounds of quality for some diagnosis problems.

• Le 23-05-2000 : Alexandre Guschin (Steklov Institut, Moscou)

  Taking limites nder the compensator sign and some theorems in statistics.

• Le 28-03-2000 : Léonid Galtchouk

  Estimation séquentielle uniforme des paramètres des processus autorégressifs.

• Le 21-03-2000 : S. Pergamenchtchikov (Univ. Tomsk/Strasbourg)

  Systèmes stochastiques avec des perturbations singulières.

• Le 14-03-2000 : Han-ping Li

  Caractérisation des lois non normales pour lesquelles la statistique de Student ou de Fisher ou du coefficient de corrélation restent valides.

• Le 07-03-2000 : Valentin Konakov (Inst. de l'Economie Mathématique, Moscou)

  Le schéma d'Euler pour les équations stochastiques différentielles.

• Le 29-02-2000 : Guennadi Martynov (Univ. de Moscou/Strasbourg)

  Distributions limites pour le test d'ajustement de Cramer-von-Mises.

• Le 15-02-2000 : Serguei Pergamenchtchikov (Univ. de Tomsk/Strasbourg)

  Estimation garantie des paramètres de la régression linéaire des bruits dépendants.

• Le 08-02-2000 : Gueorgui Shevliakov (St Petersbourg)

  Estimation robuste minimax du coefficient de corrélation.

• Le 01-02-2000 : Alexandre Nagaev (Torun, Pologne)

  Quelques problèmes statistiques pour les processus de Markov.

• Le 25-01-2000 : Victor Konev (Univ. de Tomsk, Russie)

  Sur le contrôle discret du portefeuille dans le problème du calcul des options pour les modèles à temps continu.

• Le 11-01-2000 : Léonid Galtchouk

  Extension du domaine de l'optimalité du test de Wald.

• Le 23-11-1999 : Brahim Benaid (Strasbourg)

  L'approche stochastique des équations aux dérivées partielles.

• Le 09-11-1999 : Léonid Galtchouk

  Sur un problème de rupture multiple.

• Le 26-10-1999 : N. Pech (Strasbourg)

  Représentation conjointe de séries chronologiques multivariées par des modèles à équations simultanées : application au domaine halieutique.

• Le 19-10-1999 : Léonid Galtchouk

  Sur le test de Wald.

• Le 05-10-1999 : Photis Nobelis

  Réunion d'organisation

• Le 08-06-1999 : Bas Werker (Université Libre de Bruxelles)

  Modèles de copules semi-paramétriques

• Le 25-05-1999 : V. Konakov (Moscou/Strasbourg)

  Sur la précision d'approximations des marchés aléatoires par les diffusions : théorèmes locaux.

• Le 04-05-1999 : S. Pergamenshchikov (Univ. de Besançon)

  La procédure d'approximation stochastique garantie en temps discret.

• Le 20-04-1999 : Catherine Vermandele (Université Libre de Bruxelles)

  Inférence efficace basée sur les rangs et les signes pour le modèle autorégressif semiparamétrique

• Le 16-03-1999 : Léonid Galtchouk

  Estimation séquentielle de précision garantie pour les régressions en temps continu.

• Le 09-02-1999 : V. Konev (Univ. Tomsk)

  Estimation garantie des parameters dans les modèles stochastiques de la volabilité

• Le 26-01-1999 : Gergiy Shevlyakov (Univ. St Petersbourg)

  Estimation robuste minimax pour un paramètre de position et régression sous une loi de variance bornée.

• Le 19-01-1999 : Victor Kovek (Université de Tomsk)

  Estimation garantie de paramètres pour des processus autorégressifs du premier ordre et de variance infinie