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Séminaire Statistique

organisé par l'équipe Statistique

  • Julien Jacques

    Model-based clustering for multivariate partial ranking data

    15 janvier 2013 - 14:00Salle de séminaire 418

    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.

  • Charles Bouveyron

    Sparse and discriminative clustering for high-dimensional data

    29 janvier 2013 - 14:00Salle de séminaire 418

    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.

  • Virgile Caron

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

    19 mars 2013 - 14:00Salle de séminaire 418

  • Bastien Marchina

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

    26 mars 2013 - 14:00Salle de séminaire 418

  • Sarah Ouadah

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

    2 avril 2013 - 14:00Salle de séminaire 418

    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.

  • Zhansheng Cao

    Comportement d'un échantillon sous conditionnement extrême

    9 avril 2013 - 14:00Salle de séminaire 418

  • Thomas Opitz

    Le modèle elliptique extrêmal: Propriétés théoriques et inférence statistique

    23 avril 2013 - 14:00Salle de séminaire 418

    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.

  • Manel Kacem

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

    4 juin 2013 - 14:00Salle de séminaire 418

  • Ségolen Geffray

    Une solution statistique à un problème de désillumination d'images

    17 septembre 2013 - 14:00Salle de séminaire 418

  • Antoine Dematteo

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

    15 octobre 2013 - 14:00Salle de séminaire 418

  • Théo Rietsch

    théorie des valeurs Extrêmes et applications en environnement

    5 novembre 2013 - 14:00Salle de séminaire 418

  • Anna Kiriliouk

    An M-estimator for tail dependence in spatial extremes

    19 novembre 2013 - 14:00Salle de séminaire 418

  • François Portier

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

    26 novembre 2013 - 14:00Salle de séminaire 418

  • Thibault Vatter

    Generalized Additive Modelling for Conditional Copula

    3 décembre 2013 - 14:00Salle de séminaire 418