Séminaire Statistique
organisé par l'équipe Statistique
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Svetlana Gribkova
Estimation et modélisation de dépendance dans des modèles de survie bivariés en présence de censure
4 mars 2014 - 14:00Salle de séminaire 418
On s'intéresse à l'estimation et modélisation de dépendance entre deux durées de vie T1 et T2 où les deux variables peuvent être censurées à droite. Ce type de modèle peut apparaitre en médecine, dans des études génétiques qui portent sur la survie jointe des jumeaux ou encore en actuariat, lorsqu'on étudie la dépendance entre la durée de vie des conjoints qui ont souscrit un contrat de pension. Dans la première partie de l'exposé nous allons considérer un modèle de mortalité simplifié en supposant que la différence entre deux variables de censure est observée. Dans le cadre de ce modèle, nous proposerons un nouvel estimateur de la fonction de répartition jointe des durées de vie et nous étudierons ces propriétés asymptotiques. Dans la deuxième partie de l'exposé on appliquera l'estimateur de fonction de répartition afin de construire un estimateur non paramétrique de copule qui lie les durées censurées. Nous allons considérer ses propriétés asymptotiques et une application aux tests d'adéquation pour les copules. Nous allons conclure par une étude des données réelles qui ont été fournies par un assureur canadien et qui portent sur les durées de vie des conjoints qui ont souscrit un contrat de pension. (Travail en collaboration avec Olivier Lopez.) -
Nicolas Chenavier
Statistiques d'ordre d'une mosaïque aléatoire stationnaire
11 mars 2014 - 14:00Salle de séminaire 418
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Jonathan El Methni
Estimation non-paramétrique de mesures de risque extrêmes pour des lois conditionnelles à queues lourdes.
8 avril 2014 - 14:00Salle de séminaire 418
Résumé : Ce travail consiste à introduire et à estimer une nouvelle mesure de risque appelé Conditional Tail Moment. Elle est définie comme le moment d'ordre a>0 de la loi des pertes au-delà du quantile d'ordre p appartenant à ]0,1[ de la fonction de survie. Estimer le Conditional Tail Moment permet d'estimer toutes les mesures de risque basées sur les moments conditionnels telles que la Value-at-Risk, la Conditional Tail Expectation, la Conditional Value-at-Risk, la Conditional Tail Variance ou la Conditional Tail Skewness. Ici, on s'intéresse à l'estimation de ces mesures de risque dans le cas de pertes extrêmes c'est-à-dire lorsque p tend vers 0 lorsque la taille de l'échantillon augmente. On suppose également que la loi des pertes est à queue lourde et qu'elle dépend d'une covariable. Les estimateurs proposés combinent des méthodes d'estimation non-paramétrique à noyau avec des méthodes issues de la statistique des valeurs extrêmes. Le comportement asymptotique de nos estimateurs est établi et illustré aussi bien sur des données simulées que sur des données réelles de pluviométrie provenant de la région Cévennes-Vivarais se situant au sud de la France. -
Michael Genin
Statistiques de scan : théorie et applications à l'épidémiologie
29 avril 2014 - 14:00Salle de séminaire 418
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Davide Faranda
Extreme value Theory and recurrences: from dynamical systems to time series analysis
13 mai 2014 - 14:00Salle de séminaire 418
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Gilles Stupfler
Un estimateur des moments pour l'indice des valeurs extrêmes conditionnel
20 mai 2014 - 14:00Salle de séminaire 418
On introduit un estimateur de l'indice des valeurs extrêmes d'une distribution en présence d'une covariable aléatoire. On examine quelques propriétés asymptotiques de cet estimateur sans condition sur le domaine d'attraction de la variable réponse. On illustre le comportement de l'estimateur sur simulations. -
Frédéric Eyi-Minko
Caractérisation des champs aléatoires max-stables stationnaires markoviens
27 mai 2014 - 14:00Salle de séminaire 418
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Gildas Mazo
Construction et estimation de copules en grande dimension
14 octobre 2014 - 14:00Salle de séminaire 418
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Irène Gannaz
Etude multivariée de processus par ondelettes : estimation de la connectivité fractale et des propriétés de longue mémoire.
21 octobre 2014 - 14:00Salle de séminaire 418
Ce travail est motivé par la caractérisation de l'organisation cérébrale, ou connectivité fonctionnelle. Celle-ci peut être estimée par la corrélation entre les signaux mesurant l'activité cérébrale. Le but de ce travail est de prendre en compte les propriétés d'auto-corrélations des signaux dans cette estimation. D'un point de vue plus formel, nous nous intéressons à l'étude de processus multivariés présentant des propriétés de longue mémoire. Nous considérons un modèle semi-paramétrique, incluant notamment le mouvement brownien multivarié ou les processus fractionnaires intégrés. Nous proposons une estimation des paramètres de longue mémoire ainsi que de la connectivité fractale. Cette estimation repose sur une approximation de Whittle de la représentation par ondelettes des séries temporelles. L'optimalité asymptotique de cette procédure est établie et des études sur simulations sont réalisées. Nous présentons aussi une application à l'estimation de connexions cérébrales à partir de données MEG. Cette étude souligne le bénéfice d'une approche multivariée pour l'estimation des paramètres de longue-mémoire et l'intérêt de La prise en compte des propriétés longue mémoire dans l'estimation de la connectivité fractale. -
Nicolas Wicker
Echantillonnage d'arbres dans les graphes
2 décembre 2014 - 14:00Salle de séminaire 418
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Juan-Juan Cai
Estimation of extreme risk regions under multivariate regular variation
12 décembre 2014 - 14:00Salle de séminaire 418