Laboratoire de Mathématiques de Besançon - UMR 6623 CNRS
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Archive des séminaires 2014-2015

par Biard Romain - publié le , mis à jour le

Septembre

  • 9 septembre : Davit Varron (Univ. Franche-Comté)

Soutenance d'HDR à 17h, Amphi B : "Contributions à l’étude de la mesure empirique local et applications en Statistique"

  • 10-11 septembre : Les Trimestres LMB : Modélisation et estimation du risque

Workshop on empiricial processes and applications to statistics (Centre Diocésain, Besançon)

Octobre

  • Lundi 6 octobre : Michaël Ulrich (Univ. Franche-Comté)

"Quelques éléments concernant les processus de Lévy quantiques"

Novembre

  • 3-5 novembre 2014 : Les Trimestres LMB : Modélisation et estimation du risque

Workshop on Extreme Value Theory, with an emphasis on spatial and temporal aspects (Centre Diocésain, Besançon)

  • Lundi 10 novembre : Mawaki Manou-Abi (Institut de Mathématiques de Toulouse)

Convex ordering for stable stochastics integrals

Abstract : We estabilish convex comparison inequalities for stochastics integrals driven by stable processes with index α ∈ (1, 2). Convex comparison inequalities are tools used in mathematical finance, more precisely to make favorable decisions in risks theory. They are also used to obtain deviation inequalities and to estimate distances between random variable like the Wasserstein and the stop loss distances.

  • Lundi 17 novembre : Guillaume Chauvet (ENSAI)

Bootstrap for multistage sampling and without replacement sampling at the first stage

Abstract : Multistage sampling is commonly used for household surveys when there exists no sampling frame, or when the population is scattered over a wide area. This is a technique commonly used for household surveys (e.g. Ezzati et al., 1992) or epidemiologic surveys (e.g. Lucas, 2013). Each sampling stage results in an additional term of variance. These terms are usually estimated separately, which makes variance estimation tedious if many sampling stages are involved.
In the particular case when the primary sampling units (PSUs) are selected with replacement, the variance estimator has a particulary simple form. Also, a Bootstrap technique where the PSUs only are resampled can be used to get a consistent variance estimation (Rao and Wu, 1988). If the PSUs are selected without replacement but with a small first-stage sampling fraction, this is common practice to treat the sampling design as if the PSUs were selected with replacement, and to use the corresponding receipts for variance estimation.
In this work, we propose a coupling procedure (Hajek, 1961 ; Thorisson, 1980) between two sampling designs where the PSUs are selected with/without replacement. When the first-stage sampling fraction is small, this method is used to prove consistency of the Bootstrap of PSUs for simple random without replacement sampling at the first stage, including consistency of Bootstrap variance estimators for smooth functions of means.

References :
Ezzati, T.M., Hoffman, K., Judkins, D.R., Massey, J.T., and Moore, T.F. (1992). Sample design : Third National Health and Nutrition Examination Survey. Vital and Health Statistics, 2, 113, National Center for Health Statistics.
Hajek, J. (1960). Limiting distributions in simple random sampling from a finite population. Publications of the Mathematics Institute of the Hungarian Academy of Science, 5, 361-74.
Lucas, J-P. (2013). Contamination des logements par le plomb : prévalence des logements à risque et identification des déterminants de la contamination. Thèse de doctorat, Université de Nantes.
Rao, J.N.K., Wu, C.F.J. (1988). Resampling inference with complex survey data. Journal of the American Statistical Association, 83(401), 231-241.
Thorisson, H. (2000). Coupling, stationarity, and regeneration. New York, Springer.

  • Lundi 24 novembre : Emmanuel Roy (Univ. Paris 13)

Processus infiniment divisibles stationnaires.

Décembre

  • Lundi 1er décembre : (Annulé) Guy Fagherazzi (INSERM)

Analyses en classes latentes et transitions latentes : application en épidémiologie dans l’étude de cohorte E3N.

  • Lundi 15 décembre : Erwan Koch (ETH Zürich)

Spatial risk measures and applications to max-stable processes

Janvier

  • Lundi 5 janvier : Samuel Maistre (Univ. Lyon 1)

Une approche générale des tests d'adéquation pour les modèles de régression : Application au modèle single-index et aux modèles de régression fonctionnelle

  • Lundi 12 janvier : Guillaume Cebron (Univ. Saarland)

Processus de Lévy sur le groupe unitaire en grande dimension

Résumé :
La distribution spectrale d’une matrice aléatoire, distribuée selon le noyau de la chaleur sur le groupe unitaire U(N), converge lorsque la dimension N tend vers l’infini. Dans cet exposé, j’aborderai ce type de convergence plus généralement pour des processus de Lévy sur le groupe unitaire.

  • Lundi 19 janvier : Rémi Catellier (Univ. Rennes 1)

Moyennisation le long de courbes irrégulières et régularisations d'ODEs

Février

  • Lundi 2 février : (Annulé) Sebastian Engelke (Univ. Lausanne)

Extremes on river networks

  • Lundi 9 février : Tianwen Wei (Univ. Franche-Comté)

Analyse en composantes indépendantes: théorie et algorithmes

  • Lundi 16 février : Pere Puig (Univ. Autonome de Barcelone)

"New advances in count data distributions with applications to radiation biodosimetry"

Mars

  • Lundi 2 mars : Simon Morando (Univ. Franche-Comté)

"Echo State Network applied to PEMFC ageing prognostic"

  • Lundi 9 mars (Salle 309) : Julien Deschamps (Univ. Genova)

"Variables obtuses et martingales normales complexes"

  • Lundi 16 mars : (Annulé) Pierre-Oliver Goffard (Univ. Aix-Marseille / AXA)

"Approximation de la probabilité de ruine ultime via un développement polynomial"

Mai

  • Lundi 11 mai : Sebastian Engelke (Univ. Lausanne)

Extremes on river networks

  • Lundi 18 mai : (Annulé) Mona Ibrahim (Univ. Franche-Comté)

Wavelets-based approach for online Fuel Cells Remaining Useful lifetime Prediction

  • Mardi 26 mai : Nawel Belaid (Univ. Bejaia)

Choix bayésien de fenêtres dans l'estimation par noyaux associés discrets multivariés des fonctions de masse de probabilité

Juin

  • Mardi 30 juin : Aymen Hassine (Univ. Sfax)

Modèle linéaire généralisé associé à un modèle exponentiel de dispersion