Prochainement

Mercredi 3 juin 14:00-17:00  
Séminaire des doctorants de probabilités-statistiques, partie 2/2

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Résumé : Les titres indiqués mentionnent le titre du projet de thèse et non celui de l’exposé.
Rendez-vous sur https://bbb2.imo.universite-paris-s...
14h Saint-Clair CHABERT-LIDDELL : « Modélisation et inférence de réseaux d’interaction multicouches. Application en sociologie et écologie »
14h30 Vincent DIVOL : « Sélection de modèles pour l’analyse topologique des données »
15h Nicolas FORIEN : « Autour de la criticalité auto-organisée »
15h30 Solenne GAUCHER : « Problème de bandits sur des réseaux »
16h NGUYEN Tuan Binh : « Tests statistiques efficaces pour les données de grande dimension »
16h30 Armand RIERA : « Géométrie brownienne »

Séminaire des doctorants de probabilités-statistiques, partie 2/2  Version PDF

Passés

Mercredi 27 mai 14:00-16:30  
Séminaire des doctorants de probabilités-statistiques, partie 1/2

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Résumé : Les titres indiqués mentionnent le titre du projet de thèse et non celui de l’exposé.
Rendez-vous sur https://bbb2.imo.universite-paris-s...
14h Timothée MATHIEU : « Étude théorique d’algorithmes efficaces pour l’apprentissage robuste »
14h30 Maxime BERGER : « Le comportement critique de la quasi-espèce »
15h NGUYEN Tien Dat : « Déconvolution statistique de l’équation de Fokker-Planck »
15h30 Alexandre BOYER : « Marches inter-agissantes : entre elles ou avec elles-mêmes »
16h Romain NARCI : « Inférence dans des modèles de diffusion à effets mixtes pour des dynamiques épidémiques récurrentes et multisite »

Séminaire des doctorants de probabilités-statistiques, partie 1/2  Version PDF
Mercredi 6 mai 15:30-16:30 Zacharie Naulet (LMO, Université Paris Saclay)
Risk of the Least Squares Minimum Norm Estimator under the Spike Covariance Model

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Résumé : We study the risk of the minimum norm linear least squares estimator in when the number of parameters $d$ depends on $n$, and $\fracdn \to \infty$. We assume that data has an underlying low rank structure by restricting ourselves to spike covariance matrices, where a fixed finite number of eigenvalues grow with $n$ and are much larger than the rest of the eigenvalues, which are (asymptotically) in the same order. We show that in this setting the risk of minimum norm least squares estimator vanishes in compare to risk of the null estimator. We give asymptotic and non asymptotic upper bounds for this risk, and also leverage the assumption of spike model to give an analysis of the bias that leads to tighter bounds in comparison with previous works.

Risk of the Least Squares Minimum Norm Estimator under the Spike Covariance Model  Version PDF
Mercredi 6 mai 14:00-15:00 Oriane Blondel (Institut Camille Jordan, Université Claude Bernard)
Processus d’exclusion facilité et problème de Stefan (en ligne)

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Résumé : On considère un système de particules de type processus
d’exclusion sur Z, dans lequel une particule ne peut sauter que si
elle est « poussée » par une autre particule. On montre que la limite
hydrodynamique est donnée par un problème de Stefan, et que les phases
actives/inactives microscopiques et macroscopiques coïncident.
L’exposé commencera par des notions élémentaires sur les limites
hydrodynamiques avant de se pencher plus en détail sur le processus
d’exclusion facilité. Travail en commun avec Clément Erignoux et
Marielle Simon.

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Mercredi 22 avril 15:30-16:30 Maud DELATTRE (AgroParisTech/INRAE)
Inference for partially observed epidemic dynamics guided by Kalman filtering techniques

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Résumé : Estimating the parameters governing epidemic dynamics, such as the transmission rate, from available data is a major issue in order to provide reliable predictions of these dynamics and of the impact of control strategies. In this context, several difficulties occur : all the components of the system dynamics are not observed, and data are available at discrete times with measurement errors. Diffusion processes with small diffusion coefficient are a convenient set-up for modelling epidemics
the small diffusion coefficient being related to the population size. To estimate the key epidemic parameters, we therefore propose to consider time-dependent diffusion processes on R^p satisfying a stochastic differential equation.
In practical applications on epidemic dynamics, it often occurs that some coordinates of the process are not observed and, when observed, measurement errors are systematically present. We are then concerned with the estimation of the parameters when the diffusion process is discretely observed with noise and with sampling step on a finite time interval and when some components of the process cannot be observed. We propose a procedure derived from Kalman filtering approaches to compute estimates of the parameters based on approximate likelihoods. Our approach is original because
it combines the framework of diffusions with small diffusion coefficient with approximate likelihood methods and Kalman filtering, the latter being little exploited for the inference of epidemic dynamics partially observed and with errors.
We carry out simulation studies to assess the performances of the proposed methods. Applications to real epidemic data are still in progress.

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Mercredi 22 avril 14:00-15:00 Mohamed-Slim Kammoun (Laboratoire Paul Painlevé, Université de Lille)
Plus longue sous-suite commune de permutations aléatoires (en ligne)

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Résumé : Bukh et Zhou ont conjecturé que pour deux permutations i.i.d, l’espérance de la longueur de la plus longue sous-suite commune est minorée par $\sqrtn$. Ce problème peut se ramener à la compréhension de la plus longue sous-suite croissante de permutations aléatoires. On détaillera le cas où la loi de la permutation est stable sous conjugaison qui peut être traité à l’aide de la compréhension de la structure en cycle de la composée de deux permutations indépendantes.

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Mercredi 15 avril 14:00-15:00 Gaultier Lambert (UZH)
Applications de la théorie du chaos multiplicatif Gaussien aux matrices aléatoires (en ligne)

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Résumé : L’objectif de cet exposé est de présenter une nouvelle approche pour décrire les fluctuations des valeurs propres de certaines matrices aléatoires qui repose sur la théorie du chaos multiplicatif Gaussien aux matrices aléatoires. (Les slides sont en Anglais)

Applications de la théorie du chaos multiplicatif Gaussien aux matrices aléatoires (en ligne)  Version PDF