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Algorithmes stochastiques pour la statistique robuste en grande dimension

Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 11 janvier 2018 10:45-11:45 Lieu : Oratrice ou orateur : Antoine Godichon Résumé :

La médiane géométrique est souvent utilisée en statistique du fait de sa robustesse. On s’intéresse donc à  des estimateurs rapides de la médiane, qui consistent en des algorithmes de gradient stochastiques moyennés. On définit aussi un nouvel indicateur de dispersion robuste, appelé Matrice de Covariance Médiane, avant d’en donner des estimateurs récursifs. Cette matrice, sous certaines hypothèses, a les mêmes sous-espaces propres que la matrice de covariance, mais est moins sensible aux données atypiques, et est donc très intéressante pour l’Analyse en Composantes Principales Robuste. Travail joint avec Hervé Cardot et Peggy Cénac (Université de Bourgogne).


Surfaces hyperboliques et variétés de dimension trois

Catégorie d'évènement : Séminaire Théorie de Lie, Géométrie et Analyse Date/heure : 11 janvier 2018 14:15-15:15 Lieu : Oratrice ou orateur : Jean-Marc Schlenker Résumé :

Résumé