Probabilities and Statistic seminar

Upcoming presentations

Testing normality of many samples

Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 4 July 2024 10:45-11:45 Lieu : Salle de conférences Nancy Oratrice ou orateur : Maria Dolorès Jimenez Gamero (Séville) Résumé :

We study the problem of simultaneously testing that each of k independent samples come from a normal population. The means and variances of those populations may differ. The proposed procedures are based on the BHEP test and they allow k to increase, which can be even larger than the sample sizes.


Aila Särkkä

Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 17 October 2024 10:45-11:45 Lieu : Salle de conférences Nancy Oratrice ou orateur : Aila Särkkä (Chalmers University, Sweden) Résumé :

Workshop "Singular SPDEs, invariant measures and discrete models"

Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 4 December 2024 - 6 December 2024 00:00-23:59 Lieu : Salle de conférences Nancy Oratrice ou orateur : Organisé par Yvain Résumé :

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Past presentations

Estimation non paramétrique pour le taux de saut d'un système de neurones en interactions

Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 7 November 2019 10:45-11:45 Lieu : Oratrice ou orateur : Nathalie Krell Résumé :

Je vais vous parler d’un travail effectué en collaboration avec Pierre Hodara and Eva Löcherbach. On s’intéresse à  un processus de Hawkes à  mémoire variable. On considère un modèle de neurones en interaction o๠le potentiel des membrane des neurones est décrit comme un Processus de Markov déterministe par morceaux (notés PDMP) à  valeurs dans $mathbb{R}^N, $ o๠$ N$ décrit le nombre de neurones. Un drift déterministe attire chaque potentiel de la membrane du neurone vers un potentiel à  l’équilibre $m$. Lorsqu’un neurone saute, le potentiel de sa membrane est réinitialisé à  zéro et les autres gagnent $frac{1}{N}.$ On s’intéresse à  l’estimation du taux de sauts d’un neurone basée sur l’observation du potentiel des $N$ neurones observés jusqu’à  un temps $t$. On va étudier un estimateur à  noyaux Nadaraya-Watson pour le taux de sauts et on va établir la vitesse de convergence dans $L^2 .$


Value distribution of the Riemann zeta function and related probabilistic models

Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 24 October 2019 10:45-11:45 Lieu : Oratrice ou orateur : Ashkan Nikeghbali Résumé :

In this talk we shall review a few well known problems related to the distribution of the values of the Riemann zeta function on the critical line and see how one can use probabilistic models and ideas to hopefully gain better insights into such problems. The main focus of the talk will be on the GUE conjecture and the convergence of some random analytic functions (coming from random matrix theory).


Generalization guarantees via PAC-Bayesian framework

Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 17 October 2019 10:45-11:45 Lieu : Oratrice ou orateur : Vera Shalaeva Résumé :

Trajectoires rugueuses

Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 10 October 2019 10:45-11:45 Lieu : Oratrice ou orateur : GdR TRAG Résumé :

Le graphe aléatoire 'split-and-drift'

Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 3 October 2019 10:45-11:45 Lieu : Oratrice ou orateur : François Bienvenu Résumé :

Nous étudions un graphe aléatoire motivé par des questions de biologie
évolutive. Ce graphe aléatoire est défini comme la distribution
stationnaire d’une chaîne de Markov soumise aux deux transitions
suivantes : la duplication de sommet, lors de laquelle, à  taux constant,
un sommet est choisi uniformément, déconnecté de tous ses voisins puis
reconnecté à  un autre sommet choisi uniformément ainsi qu’aux voisins de
ce second sommet; et la perte d’arêtes, qui consiste à  faire disparaître
les arêtes du graphe à  taux constant par arête.

Une approche coalescente permet d’obtenir des formules explicites pour
les premiers moments de plusieurs invariants de graphe tels que le
nombre d’arêtes ou le nombre de sous-graphes complets d’ordre k. Nous
donnerons également une formule explicite pour la distribution des
degrés et des bornes asymptotiques sur le nombre de composantes connexes.


Zero temperature limit for the Brownian directed polymer among Poissonian disasters

Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 19 September 2019 10:45-11:45 Lieu : Oratrice ou orateur : Ryoki Fukushima Résumé :

I am going to talk about a continuum model of directed polymer in random environment. The law of the polymer is defined as the Brownian motion conditioned to survive among space-time Poissonian disasters. This model is well-studied in the positive temperature regime. However, at zero-temperature, even the existence of the free energy has not been proved. Stefan Junk and I have proved that the free energy exists and is continuous at zero-temperature.


Équivalence orbitale stable

Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 13 June 2019 10:45-11:45 Lieu : Oratrice ou orateur : Samuel Petite Résumé :

Le but de cet exposé est de présenter une introduction à  un thème de
théorie ergodique : l’équivalence orbitale stable. Ce problème issu de
la classification des algèbres de von Neumann, se propose d’étudier les
systèmes dynamiques modulo une relation plus faible que la conjugaison:
l’équivalence orbitale. Deux tels systèmes sont orbitalement équivalent
s’il y a un isomorphisme préservant les orbites de chacun des systèmes.
Nous verrons comment les principaux invariants ergodiques (entropie,
mesure invariante, spectre,…) varient au sein d’une même classe
d’équivalence orbitale.


51es JOURNEES DE STATISTIQUE

Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 3 June 2019 09:45-18:40 Lieu : Oratrice ou orateur : http://www.jds2019.sfds.asso.fr Résumé :

Ce congrès annuel de la Société Française de Statistique, qui va durer toute la seamine,


Spatial interaction modeling of star clusters

Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 23 May 2019 10:45-11:45 Lieu : Oratrice ou orateur : Radu Dan Capitan Résumé :

Spatial modeling in Astronomy can benefit from visualization techniques and spatial manipulation using Geographic Information Systems (G.I.S.) techniques. Preliminary analysis of stellar population characteristics in M83 galaxy using the emitted radiation source in different wavelengths shows a spatial aggregation model of stellar populations and clusters that are hierarchically organized in proximity of galaxy’s spiral arms. A review on stellar population and cluster characteristics (Krumholz et al., 2018) shows that their definition and organization characteristics vary on orders of several magnitudes, therefore the need to analyze clustering models using several mathematical models as well as G.I.S. clusters tools are foreseen here (a set of weighted features, identifies statistically significant hot spots, cold spots, and spatial outliers using the Anselin Local Moran’s I statistic). We aim to check if the clustering is related to a theoretical model (the density wave theory), where local to regional organization of stellar populations that belong to main sequence can form the hierarchically organized structures along the M83 galaxy’s spiral arms.


Modèle de tessellation aléatoire pour la simulation de paysages agricoles

Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 16 May 2019 10:45-11:45 Lieu : Oratrice ou orateur : Katarzyna Adamczyk Résumé :

La structure du paysage agricole peut avoir une influence sur les processus qui s’y déploient : la propagation des maladies des cultures, le flux de gènes entre des variétés cultivées, le transfert des contaminants dans le sol… L’étude des interactions entre ces processus et le paysage a été facilité grâce aux développement récent des simulateurs de paysages, basés sur des modèles de la géométrie stochastique.

Le modèle gibbsien de tessellation aléatoire en T [1] s’inscrit dans ce contexte. En effet, le choix approprié des composantes de la fonction d’énergie du modèle conduit à  des simulations réalistes des parcellaires agricoles. Dans mon exposé je présenterai le modèle et l’algorithme de simulation associé. Je parlerai de la méthode d’estimation des paramètres et je l’appliquerai aux données de la petite région agricole en Loir-et-Cher. Enfin, j’aborderai la question du choix de modèle qui fait l’objet de nos travaux récents.
Katarzyna Adamczyk-Chauvat, Mouna Kassa, Kiên Kiêu, Radu Stoica.
[1] K. Kiêu, K. Adamczyk-Chauvat, H. Monod, R. S. Stoica. A completely random T-tessellation model and Gibbsian extensions. Spatial Statistics, 6, 118-138, 2013.


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