Membres permanents
- Etienne Birmele, Professeur
- Souhil Chakar, PRAG
- Augustin Chevallier, Maître de conférences
- Jean-Luc Dortet-Bernadet, Maître de conférences
- Laurent Gardes, Professeur
- Ségolen Geffray, Maîtresse de conférences
- Davide Giraudo, Maître de conférences
- Armelle Guillou, Professeure
- Han-Ping Li, Maître de conférences
- Samuel Maistre, Maître de conférences
- Nicolas Poulin, Ingénieur
- Christophe Pouzat, Chargé de recherche
Membres non permanents
- Jules Bangard, Stagiaire
- Jean-Pierre Noot, Doctorant
- Alex Podgorny, Doctorant
Séminaires et groupes de travail
L'équipe anime :
- le séminaire Statistique
- le groupe de travail Détection d anomalies
Pays | Université | Collaborateur | Thème | Membre de l'équipe |
---|---|---|---|---|
Afrique du Sud | University of the Free State | Dan de Waal | valeurs extrêmes, distribution de type Weibull | Armelle Guillou |
Afrique du Sud | University of Stellenbosch | Tertius de Wet | valeurs extrêmes, estimation du paramètre du second ordre | Armelle Guillou |
Allemagne | Georg-August-Universität Gottingen | Ulrike Schneider | Folding, estimation de quantile extrême | Armelle Guillou |
Allemagne | University of Würzburg | Michael Falk | distributions de Pareto généralisées multivariées, tests de Neyman | Armelle Guillou |
Australie | University of New South Wales | Yanan Fan, Scott Sisson | régression semiparamétrique par méthodes bayésiennes | Armelle Guillou |
Belgique | Hogeschool-Universiteit Brussel | Goedele Dierckx | valeurs extrêmes, réduction de biais, censure aléatoire, distribution de type Weibull | Armelle Guillou |
Belgique | Université Catholique de Louvain-La-Neuve | Johan Segers | Estimateurs de la fonction de dépendance de Pickands | Armelle Guillou |
Belgique | University of Leuven | Jan Beirlant | valeurs extrêmes, correction de biais, censure aléatoire, approche POT | Armelle Guillou |
Belgique | University of Leuven | Irène Gijbels | estimation non-paramétrique et extrêmes | Laurent Gardes |
Danemark | University of Southern Denmark | Yuri Goegebeur | valeurs extrêmes, distribution type Weibull, estimation du paramètre du second ordre | Armelle Guillou |
Italie | Bocconi University of Milan | Simone Padoan | tests statistiques en extrêmes multivariés | Armelle Guillou |
Pays-Bas | Tilburg University | John Einmahl | statistiques des extrêmes en présence de censure aléatoire | Armelle Guillou |
Sénégal | Université Gaston Berger | El Hadji Deme | estimation du paramètre du 2nd ordre | Laurent Gardes |
Suisse | Université de Lausanne | Valérie Chavez-Demoulin | mesures de risque et applications en environnement et finance | Armelle Guillou |
USA | Colorado State University | Dan Cooley | Madogramme, processus max stable | Armelle Guillou |
Les domaines de recherche de cette équipe sont variés et concernent la statistique théorique d’une part et la statistique appliquée d’autre part.
En statistique théorique, les thèmes de recherche sont : * la construction de nouvelles procédures d’estimation (dans les modèles de densité, ...) dans le but de trouver des méthodes optimales d’un point de vue minimax et d’exhiber des estimateurs libres de tout paramètre nuisible, * l’estimation non paramétrique de la fonction de régression, * l’étude de la dépendance par les fonctions copules, * l’analyse des valeurs extrêmes dans divers contextes : en présence de données censurées, dans un cadre multivarié, dans un cadre spatial, dans le cas stationnaire (avec applications de filtres particulaires), * le développement de bandes de confiance et de tests à deux échantillons ayant de bonnes performances à distance finie dans des modèles de risques concurrents censurés et d’évènements récurrents censurés, * les méthodes bayésiennes et la classification, * Réduction de dimension, régularisation bayésienne, * Estimation de frontière.
En statistique appliquée, les thèmes de recherche sont :
- l’application de la théorie des valeurs extrêmes en médecine, en assurance et en environnement,
- l’estimation par méthodes d’ondelettes de caractéristiques auto-similaires dans des modèles multi-échelles.
Les interactions de cette équipe avec les autres laboratoires ainsi que les entreprises locales ou nationales sont multiples, dans le cadre de la recherche mais également par le biais du Centre de Statistique de Strasbourg (CeStatS).