Séminaire Statistique
organisé par l'équipe Statistique
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Guennnady Martynov
Application du test de Cramer-von Mises au modèle discret de Rash
20 janvier 2004 - 14:00Salle de séminaires IRMA
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Han-ping Li
Des lois normales asymétrisées aux lois elliptiques (Student Cauchy) asymétrisées
27 janvier 2004 - 14:00Salle de séminaires IRMA
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Dominique Collombier
Présentation des Projets Statistiques aux étudiants de DESS de mathématiques pour l'industrie
10 février 2004 - 14:00Salle de séminaires IRMA
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Fateh Chebana
Processus de Bickel-Rosenblatt et tests d'ajustement
17 février 2004 - 14:00Salle de séminaires IRMA
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Christalle Breuils
Analyse séquentielle pour le modèle à risques proportionnels de Cox
23 mars 2004 - 14:00Salle de séminaires IRMA
Mme Breuils est une candidate éventuelle sur le poste de MC -
Laurent Gardes
Un estimateur de l'indice de valeur extrême du type "Pickands"
30 mars 2004 - 14:00Salle de séminaires IRMA
M. Gardes est un candidat éventuel sur le poste de MC -
Vincent Rivoirard
L'approche maxiset en statistique
18 mai 2004 - 14:00Salle de séminaires IRMA
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Victor Konev
Sequential estimation of the parameters in a trigonometric regression model with the gaussian coloured noise
25 mai 2004 - 14:00Salle de séminaires IRMA
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Eric Matzinger
Sur les corrections de Rosenblatt
15 juin 2004 - 14:00Salle de séminaires IRMA
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Phil Brown
Assessing diagnostic genes/peptides in microarray/proteomic experiments using classes of priors for variable selection
1 septembre 2004 - 15:30Salle de séminaires IRMA
(attention : date et horaire inhabituels) -
Dominique Collombier
Réunion de rentrée : programmes du séminaire et de l'enseignement
5 octobre 2004 - 14:00Salle de séminaires IRMA
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Photis Nobelis
Analyse des Données de puces à ADN
26 octobre 2004 - 14:00Salle de séminaires IRMA
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Marc Hoffmann
Sur l'estimation de la régularité d'un signal à partir de données bruitées
9 novembre 2004 - 14:00Salle de séminaires IRMA
Résumé : En estimation non-paramétrique (densité, régression), les indicateurs de précision (vitesse de convergence, choix de fenêtre optimale) dépendent des propriétés sous-jacentes de la fonction à estimer, en particulier de sa régularité. Cependant, la régularité est un indice particulièrement difficile à détecter: l'élimination du bruit par lissage tend à effacer l'information que contiennent les données expérimentales sur la régularité de l'objet sous-jacent. Nous discuterons de ce problème en général et étudierons des éléments de riposte dans des modèles particuliers. -
Han-ping Li
Régression locale
16 novembre 2004 - 14:00Salle de séminaires IRMA
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Yann Guermeur
Risque garanti pour les systèmes discriminants multi-classes à grande marge
7 décembre 2004 - 14:00Salle de séminaires IRMA
Résumé : La théorie statistique de l'apprentissage établit les conditions sous lesquelles il est possible d'apprendre à partir de données empiriques. Les problèmes auxquels elle s'applique sont ceux de l'analyse discriminante, de la régression et de l'estimation de densité. L'un des apports majeurs de Vapnik à cette théorie est la formulation d'un nouveau principe inductif nommé principe de minimisation structurelle du risque (SRM). Il s'agit d'utiliser comme critère pour la sélection de modèle et la sélection de fonction, à la place du risque empirique classique, une borne sur la probabilité d'erreur appelée risque garanti. Ce principe est à l'origine de la spécification d'une nouvelle famille de séparateurs à grande marge nommés machines à vecteurs support (SVM). Initialement, ces machines ont été développées pour le calcul des dichotomies et l'approximation de fonctions. Cette présentation porte sur les capacités de généralisation des systèmes discriminants multi-classes à grande marge. Elle considère de manière privilégiée le cas des machines à vecteurs support multi-classes (M-SVMs). -
J.l. Dortet Et N. Wicker
Classification de profils d'expression sur la sphere unité
14 décembre 2004 - 14:00Salle de séminaires IRMA