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Séminaire Statistique

organisé par l'équipe Statistique

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

    — Aurélie Muller

    10 janvier 2012 - 14:00Salle de séminaire 418

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

    — Jacques Touboul

    17 janvier 2012 - 14:00Salle de séminaire 418

    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.
  • Régression inverse par tranches sur un flux de données

    — Jérôme Saracco

    24 janvier 2012 - 14:00Salle de séminaire 418

  • Bayesian Model Averaging for multivariate extreme Values

    — Philippe Naveau

    31 janvier 2012 - 14:00Salle de séminaire 418

    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. Joint work with Anne Sabourin and Anne-Laure Fougères
  • Régression quantile par variables auxiliaires

    — Jean Luc Dortet

    7 février 2012 - 14:00Salle de séminaire 418

  • Estimation non paramétrique robuste en statistique fonctionnelle

    — Elias Ould Saïd

    14 février 2012 - 14:00Salle de séminaire 418

  • Optimization Problems in Risk theory

    — Stefan Thonhauser

    21 février 2012 - 14:00Salle de séminaire 418

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

    — El Hadji Deme

    6 mars 2012 - 14:00Salle de séminaire 418

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

    — Jonathan El Methni

    13 mars 2012 - 14:00Salle de séminaire 418

    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.
  • A préciser

    — Eugen Ursu

    20 mars 2012 - 14:00Salle de séminaire 418

  • Nonparametric analysis of Pareto-type tails with random covariates

    — Yuri Goegebeur

    22 mars 2012 - 14:00Salle de séminaire 418

    Attention: le jour de ce séminaire n'est pas habituel pour un séminaire de statistique
  • Modélisation de la dépendance et mesures de risque multidimensionnelles

    — Elena Di Bernardino

    27 mars 2012 - 14:00Salle de séminaire 418

    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. 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. 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. 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 ».
  • A préciser

    — Mohamed Lemdani

    3 avril 2012 - 14:00Salle de séminaire 418

  • A préciser

    — Antoine Schorgen

    10 avril 2012 - 14:00Salle de séminaire 418

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

    — Qidi Peng

    12 avril 2012 - 14:00Salle de séminaire 418

    ATTENTION : Ce séminaire a lieu exceptionnellement un JEUDI. 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".
  • Fiabilité des systèmes semi-markoviens : modélisation et estimation

    — Vlad Barbu

    15 mai 2012 - 14:00Salle de séminaire 418

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

    — Elodie Brunel

    22 mai 2012 - 14:00Salle de séminaire 418

    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).
  • A préciser

    — Pascal Ardilly

    29 mai 2012 - 14:00Salle de séminaire 418

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

    — Romain Biard

    5 juin 2012 - 14:00Salle de séminaire 418

    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 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 distribution pour les montants de sinistre.
  • Projection-based nonparametric goodness-of-fit testing with functional covariates

    — Matthieu Saumard

    12 juin 2012 - 14:00Salle de séminaire 418

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

    — Marine Jeanmougin

    19 juin 2012 - 14:00Salle de séminaire 418

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

    — Théo Rietsch

    26 juin 2012 - 14:00Salle de séminaire 418

  • Théorie des Valeurs Extrêmes: présence de covariables et cadre bivarié

    — Antoine Schorgen

    18 septembre 2012 - 14:00Salle de séminaire 418

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

    — Olivier Wintenberger

    23 octobre 2012 - 14:00Salle de séminaire 418

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

    — Erwan Koch

    13 novembre 2012 - 14:00Salle de séminaire 418

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

    — Léonid Galtchouk

    20 novembre 2012 - 14:00Salle de séminaire 418

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

    — Sarah Lemler

    27 novembre 2012 - 14:00Salle de séminaire 418

    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.
  • Panorama des problématiques actuarielles

    — Christophe Dutang

    18 décembre 2012 - 14:00Salle de séminaire 418