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Local expansion properties of paracontrolled systems
Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 3 April 2025 09:15-10:15 Lieu : Salle de conférences Nancy Oratrice ou orateur : Nicolas Moench (Rennes) Résumé :Advancing Copula Methods: Nonparametric Estimation, Smooth Testing, and Data-Driven Clustering
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
Flips contextuels
Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 13 October 2016 10:45-11:45 Lieu : Oratrice ou orateur : Thomas Fernique Résumé :ABC Shadow: un outil pour l'analyse statistique des structures spatialisées
Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 6 October 2016 10:45-11:45 Lieu : Oratrice ou orateur : Radu Stoica Résumé :L’exposé présente l’algorithme ABC Shadow un nouveau algorithme de type ABC (Approximate Bayesian Computation). Cet algorithme peut être utilisé pour échantillonner des lois a posteriori des densités de probabilité qui sont continues et différentiables. Cette méthode parvient a surmonter la principale difficulté de toute méthode ABC, afin qu’elle puisse àªtre utilisée en pratique. Cette difficulté consiste dans le fait que l’on a besoin d’un nombre important d’échantillons dans la région de l’espace des paramètres, induite par les statistiques observées. L’algorithme est réglé en l’appliquant sur la loi a posteriori d’un modèle Gaussien qui est entièrement connue. Une fois ce réglage effectué, la méthode ABC Shadow est utilisée pour l’analyse des différentes structures spatialisées. Ces structures proviennent ou bien elles sont supposées comme des réalisations des processus ponctuels. Les modèles considérés sont : Strauss, Candy et interaction par aires.
Testing uniformity on high-dimensional spheres against monotone rotationally symmetric alternatives
Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 17 March 2016 10:45-11:45 Lieu : Oratrice ou orateur : Davy Paindaveine Résumé :TBA
Bayesian estimation by maximization a posteriori in Models with Random effects based on Ordinary Differential Equations
Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 25 February 2016 10:45-11:45 Lieu : Oratrice ou orateur : Mélanie Prague Résumé :TBA
Catégorie d'évènement : Séminaire Probabilités et Statistique Date/heure : 4 February 2016 10:45-11:45 Lieu : Oratrice ou orateur : Bertrand Michel Résumé :TBA