>>> Séminaire de Statistique

Le séminaire de Statistique se tient les lundis à 14H00 dans la salle de réunion de l'IUT d'Avignon (site Agroparc). Les séances sont prévues sur une fréquence moyenne mensuelle (en alternance avec le café des sciences organisé par l'équipe BioSp de l'INRA). Les organisatrices actuelles sont Edith Gabriel et Delphine Blanke.

lundi 5 décembre 2011   :  Gwladys Toulemonde (Université de Montpellier 2)
Méthodes de filtrage pour des maxima de type Gumbel :application à la reconstruction de maxima journaliersd'oxyde nitreux.

Résumé : D'après des résultats fondamentaux en théorie des valeurs extrêmes, les
maxima sont généralement ajustés par la distribution des valeurs extrêmes
généralisées. Dans cet exposé, nous nous concentrerons sur l'étude de maxima
journaliers de séries temporelles en sciences de l'environnement. Dans un
tel contexte il conviendra de prendre en compte la dépendance temporelle
inhérente à ces séries. Nous nous baserons sur l'article de Toulemonde et al.
(2010) dans lequel un modèle autorégressif à la fois linéaire et adapté à la
distribution attendue des maxima issus de distributions à queues légères est
introduit. L'objectif est alors de proposer un modèle de Markov caché pour
ces maxima. Pour ce modèle nous calculerons les poids optimaux dans la
mise en oeuvre du filtre auxiliaire et proposerons dans ce contexte une com-
paraison avec d'autres méthodes de filtrage. Enfin, à titre d'exemple nous
utiliserons le modèle proposé et mettrons en oeuvre la méthode d'estimation
adaptée pour reconstruire une série de maxima journaliers d'oxyde nitreux
en France.

lundi 17 octobre 2011 à 13h30 (salle 5GB de l'IUT)  : Jérôme Saracco (Institut Polytechnique de Bordeaux)Sur des méthodes de réduction de la dimension

Résumé : Dans la première partie de ce séminaire, nous nous intéressons à des données arrivant par "paquets" (data stream). Nous considérons un modèle semiparamétrique de régression sous-jacent à la modélisation de ces données. Nous proposons un estimateur (de la partie paramétrique du modèle) de type SIR (sliced inversion regression) permettant de prendre en compte cette manière d'acquisition des données et de détecter une dérive ou un bloc aberrant dans le flux de données. Après avoir énoncé des résultats de convergence de l'estimateur, nous illustrerons le bon comportement numérique de notre approche en simulant différents scénarios, puis nous l'appliquerons sur des données réelles. Dans une seconde partie (s'il reste du temps...), nous parlerons de classification de variables qui peuvent être aussi bien quantitatives que qualitatives. Nous présenterons la méthode considérée et le package R (appelée "ClustOfVar") correspondant. Ce dernier sera illustré sur deux jeux de données réelles : un purement quantitatif, un autre constitué de données mixtes (variables quantitatives et variables qualitatives).

lundi 20 juin 2011 à 14h salle 5, hall GB (un fléchage sera mis en place)  : Lionel Cucala (Université  Montpellier 2)

Détection d'agrégats pour données ponctuelles

Résumé : voir pièce jointe

lundi 11 avril 2011 à 14h  : Denys Pommeret (Université Aix-Marseille 2)
Plusieurs tests d'égalité de lois

Résumé : Nous étudierons le test lisse de Neyman d'égalité de lois dans plusieurs cadres :
1/ dans le cas de deux échantillons appariés
2/ dans le cas de deux échantillons contaminés (avec erreurs de mesures
connues)
3/ dans le cas de plusieurs échantillons
4/ dans le cas de mélange de deux lois
Nous détaillerons surtout le premier cas et nous montrerons comment le test s'adapte aux autres situations.

lundi 7 mars 2011 à 10h30 (horaire exceptionnel ) : Youri DAVYDOV (Université Lille 1)
Processus de cristallisation

Résumé : On va présenter le modèle classique de cristallisation. On discutera:
- les liens avec le modèle booléen;
- des propriétés ergodiques;
- des applications statistiques.

lundi 31 janvier 2011 à 14H30 (horaire exceptionnel) :   Pierre Pudlo (Montpellier 2)
Apprentissage efficace pour la méthode ABC (Approximation Bayesian
Computation)

Résumé: Les méthodes ABC permettent d'approcher la loi a posteriori quand il est difficile ou impossible de calculer la vraisemblance d'un modèle, en utilisant des simulations de façon massive. Nous verrons comment on peut accélérer cette méthode à l'aide d'un algorithme de Monte-Carlo séquentiel. Nous proposerons aussi une application en génétique des populations.

Il s'agit d'un travail avec Jean-Marie Cornuet (INRA, CBGP), Jean-Michel
Marin (Université Montpellier 2), Christian P. Robert (Université
Paris-Dauphine) et Mohammed Sedki (Université Montpellier 2).

Lundi 6 décembre 2010 : Soutenance de thèse d'Aboubacar Amiri (UAPV & Lyon 1)
Estimateurs fonctionnels récursifs et leurs applications à la prévision

Jury : A. Berlinet (rap.,Montpellier 2), D. Blanke (dir.), D. Bosq (Paris 6), V. Maume-Deschamps (Lyon 1), P. Sarda (rap., Toulouse 3), R. Senoussi (INRA Avignon)

La soutenance est prévue à 14H00 en salle 2W16, Site Sainte Marthe.

Lundi 8 novembre 2010 : Denis Bosq (Université Pierre et Marie Curie - Paris 6)
Estimation du support d'une loi de probabilité

Résumé : Etant données des observations sur R^d, tirées suivant une loi de Probabilité de support S inconnu, on cherche à construire des estimateurs de S. On distinguera le cas régulier où le support est exactement de dimension d du cas singulier où la dimension du support est inférieure à d. L'étude portera sur le comportement asymptotique d'estimateurs non paramétriques basés sur des constructions géométriques ou fonctionnelles.