Upcoming presentations
Viscosity solutions for systems of variational inequalities with nonlinear boundary conditions on bounded domains
Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 3 April 2025 10:45-11:45 Lieu : Salle de conférences Nancy Oratrice ou orateur : Yves Ngounou Bakam (ENSAI) Résumé :Copulas, introduced in the 1950’s and rediscovered in recent years, are powerful tools for modeling dependence structures between multidimensional variables. These tools are particularly valuable in fields like finance, insurance, economics, and biol- ogy, where understanding the relationships between variables is critical. Despite their generality, copulas can present significant challenges, particularly when estimating dependence structures in complex datasets, especially when dealing with data from different sources, scales, and shapes.
This work addresses three core challenges in copula modeling: estimation, testing, and clustering. We first propose a nonparametric copula density estimator based on Legendre orthogonal polynomials. A nonparametric copula estimator is then deduced by integration. Both estimates are based on a set of moments that define the copulas, and we’ll call them the copula coefficients. Flexible modeling is possible even when copula densities may not exist due to the complete characterization of these coeffi- cients. A data-driven method is introduced to select the optimal number of copula coefficients to use, and extensive simulations show the superior performance of our approach compared to existing methods.
Next, we propose a smooth test for comparing K ≥ 2, copulas simultaneously, based on differences in their copula coefficients. The procedure involves a two-step data-driven procedure. In the first step, the most significantly different coefficients are selected for all pairs of populations and the subsequent step utilizes these coefficients to identify populations that exhibit significant differences.
Finally, we use this test to develop a clustering method that automatically identifies populations with similar dependence structures. They approaches, implemented in the Kcop R package, are demonstrated through numerical studies and real-world applica- tions. This approach can be extended to the independent clustering in high dimension where work is ongoing.
This is joint work with Denys Pommeret.
Ed Cohen
Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 24 April 2025 10:45-11:45 Lieu : Salle de conférences Nancy Oratrice ou orateur : Ed Cohen (Imperial College, London)) Résumé :Bruno Ebner
Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 15 May 2025 10:45-11:45 Lieu : Salle de conférences Nancy Oratrice ou orateur : Bruno Ebner (Karlsruher Institut für Technologie) Résumé :Colloquinte de l'équipe de Probabilités et Statisitiques
Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 19 June 2025 09:00-12:00 Lieu : Salle de conférences Nancy Oratrice ou orateur : TBA Résumé :Jacek Wesolowski
Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 26 June 2025 10:45-11:45 Lieu : Salle de conférences Nancy Oratrice ou orateur : Jacek Wesolowski (Warsaw University of technology) Résumé :Past presentations
Partitions aléatoires, intégrales unitaires et nombres de Hurwitz.
Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 23 January 2025 10:45-11:45 Lieu : Salle de conférences Nancy Oratrice ou orateur : Thibault Lemoine (Collège de France) Résumé :Dans cet exposé, je vais décrire comment étudier un modèle probabiliste sur le groupe unitaire U(N), motivé par la théorie de Yang–Mills, à l’aide de la théorie des représentations. Plus précisément, nous verrons que la fonction de partition du modèle admet un développement asymptotique dont les coefficients sont liés aux nombres de Hurwitz, et la démonstration passe par un couplage de partitions aléatoires q-uniformes. Travail en collaboration avec Mylène Maïda (Université de Lille).
EDPSs singulières et symétries pour l'équation gKPZ à travers les multi-indices
Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 16 January 2025 10:45-11:45 Lieu : Salle de séminaires Metz Oratrice ou orateur : Carlo Bellingeri (IECL) Résumé :(Exceptionnellement, le séminaire aura lieu à Metz et sera diffusé en visio en salle de conférence à Nancy.)
Gibbs point processes with non-summable pairwise interaction
Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 9 January 2025 10:45-11:45 Lieu : Salle de conférences Nancy Oratrice ou orateur : David Dereudre (Université de Lille) Résumé :In this talk, we discuss the question of Gibbs point processes in R^d with pairwise interactions that are not integrable at infinity. A standard example is the Riesz potential of the form g(x)=1/|x|^s where s<d. This setting has a long history, notably because the case s=d-2 corresponds to the classical Coulomb potential, which arises from electrostatic theory. We will first address the existence of the process in the infinite volume regime when a neutralizing background is introduced (this model is known as Jellium in theoretical physics). Subsequently, we will discuss the rigidity of such point processes, specifically hyper-uniformity and number rigidity. We will provide a state-of-the-art review and present numerous conjectures and open problems.
Temps de mélange des classes de conjugaison sans point fixe du groupe symétrique
Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 19 December 2024 10:45-11:45 Lieu : Salle de conférences Nancy Oratrice ou orateur : Lucas Teyssier (Vancouver) Résumé :Perfect simulation of the invariant laws of Markovian load-balancing queueing networks
Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 12 December 2024 10:45-11:45 Lieu : Salle de conférences Nancy Oratrice ou orateur : Carl Graham (Polytechnique) Résumé :We define a wide class of Markovian load balancing queueing networks, including classic networks studied in the lively literature on the subject. Each network has identical single-server infinite-buffer queues and implements a load balancing policy to allocate each task at its arrival and possibly reallocate it at service completions. The purpose of the policy is to optimize server utilization under constraints such as limited information, real-time decision taking, and network topology. The queue length process is not necessarily exchangeable. The invariant law is in general not known even up to normalizing constant. We provide perfect simulation methods in view of Monte Carlo estimation of quantities of interest in equilibrium, for instance for performance evaluation. In this infinite multi-dimensional state space, we use an unusual preorder defining an order up to permutation of the coordinates, define a coupling in which networks in this class are dominated by the network with uniform routing, and implement dominated coupling from the past methods.
[The talk will be in French, but slides will be in English.]
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 Bruned Résumé :Planning, titres et résumés ici.
Estimation de la fonction de renouvellement sur les champs aléatoires multidimensionnels
Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 28 November 2024 10:45-10:45 Lieu : Salle de conférences Nancy Oratrice ou orateur : Livasoa Andriamampionona (Université d’Antananarivo, Madagascar) Résumé :Le processus de renouvellement fait partie des outils statistiques les plus efficaces dans la théorie des files d’attente. Son espérance, appelé fonction de renouvellement a été largement étudiée dans la littérature. Plusieurs chercheurs ont apporté leurs contributions sur l’estimation de la dite fonction. Nous présentons une nouvelle perspective dans le domaine des processus de renouvellement. Dans cette présentation, nous étudions la convergence presque sûre et la normalité asymptotique de l’estimateur de la fonction de renouvellement basée sur des champs aléatoires.
Stochastic model coupling chemical kinetics and cell population dynamics
Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 21 November 2024 10:45-10:45 Lieu : Salle Döblin Oratrice ou orateur : Guillaume Ballif Résumé :Chemical reactions network inside cells have been extensively studied in order to better understand various biological phenomena. The majority of experimental studies are performed with cells that are part of a growing population. This population context is rarely taken into account even if selection between cells (due for example to growth) takes places within the studied system.
In this talk, I will represent such systems as continuous-time Markov chains. The measure-valued Markov process of the cell population will take into account the chemical reactions inside the cells as well as reactions between cells. By conditioning on non-absorption, we derive an equation for the expected population distribution within a growing population.
This extension of the Chemical Master Equation provides us a new framework to study cell population dynamics. I will present theoretical results on long-term behaviour of the population (stationary distribution, growth rate of the population) and an application of this framework to experimental data.
Hyperbolic sine-Gordon model beyond the first threshold
Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 14 November 2024 10:45-10:45 Lieu : Salle Döblin Oratrice ou orateur : Younes Zine Résumé :Spatio-Temporal Statistical Modelling for Environmental and Public Health Applications
Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 7 November 2024 10:45-10:45 Lieu : Salle de conférences Nancy Oratrice ou orateur : André Victor Ribeiro Amaral (Imperial College London) Résumé :The increasing availability of temporal and geo-coded data underscores the importance of spatio-temporal statistical modelling in tackling complex issues across various real-world settings. In the first part of this talk, we will briefly showcase novel spatio-temporal statistical methods developed to model various types of data defined both in space and time (e.g., time-series, point patterns, lattice data, geostatistical data, etc.), with a focus on applications in environmental and public health domains. In the second part, we will (I) delve into the modelling of trajectory (or path) data and (II) explore the details of a statistical method for addressing spatially varying preferential sampling when modelling geostatistical data. Specifically, we will account for preferential sampling by including a spatially varying coefficient that describes the dependence strength between the process that models the sampling locations and the corresponding latent field. We achieve this by approximating the preferentiality component with a set of basis functions, with the corresponding coefficients estimated using the integrated nested Laplace approximation (INLA) method. This approach allows for efficient inference with a low computation burden.