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Documents  62H12 | enregistrements trouvés : 45

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Research talks;Probability and Statistics

We present a novel methodology for causal inference based on an invariance principle. It exploits the advantage of heterogeneity in larger datasets, arising from different experimental conditions (i.e. an aspect of "Big Data"). Despite fundamental identifiability issues, the method comes with statistical confidence statements leading to more reliable results than alternative procedures based on graphical modeling. We also discuss applications in biology, in particular for large-scale gene knock-down experiments in yeast where computational and statistical methods have an interesting potential for prediction and prioritization of new experimental interventions. We present a novel methodology for causal inference based on an invariance principle. It exploits the advantage of heterogeneity in larger datasets, arising from different experimental conditions (i.e. an aspect of "Big Data"). Despite fundamental identifiability issues, the method comes with statistical confidence statements leading to more reliable results than alternative procedures based on graphical modeling. We also discuss applications in ...

62H12 ; 62Fxx ; 62Pxx

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- xi; 533 p.
ISBN 978-2-85629-855-8

Astérisque , 0390

Localisation : Périodique 1er étage

combinatoire # propriété d'indépendance en théorie des modèles # entropie sofique # résolution de systèmes linéaires sous-déterminés # flot binormal # équation de Schrödinger # conjecture de Hilbert-Smith en géométrie différentielle # géométrie sous-riemannienne # équation de Monge-Ampère en géométrie algébrique complexe # motif # période # problème de modules formels # programme de Langlands géométrique # théorie analytique des nombres # théorie de Hodge du théorème de décomposition # théorie spectrale combinatoire # propriété d'indépendance en théorie des modèles # entropie sofique # résolution de systèmes linéaires sous-déterminés # flot binormal # équation de Schrödinger # conjecture de Hilbert-Smith en géométrie différentielle # géométrie sous-riemannienne # équation de Monge-Ampère en géométrie algébrique complexe # motif # période # problème de modules formels # programme de Langlands géométrique # théorie analytique des nombres # ...

11H99 ; 14C30 ; 14F42 ; 18G55 ; 19E15 ; 32G20 ; 14E20 ; 14D22 ; 57S10 ; 57M60 ; 57S05 ; 57N10 ; 54H15 ; 55M35 ; 35P20 ; 35P25 ; 37A35 ; 37A15 ; 20E15 ; 14F05 ; 14H60 ; 11S37 ; 14D24 ; 22E55 ; 22E57 ; 14B12 ; 57T30 ; 14A20 ; 53C55 ; 32J27 ; 32P05 ; 53C17 ; 28A15 ; 03C68 ; 03C45 ; 03C98 ; 05D10 ; 28E05 ; 58A14 ; 32S60 ; 32S35 ; 55N33 ; 60G15 ; 60G60 ; 35B05 ; 34L20 ; 58J40 ; 52B55 ; 62H12 ; 42B05 ; 35Q55 ; 35C06 ; 35B35 ; 76B47 ; 76B03 ; 11N25 ; 11N64

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ISBN 978-0-940600-41-6

Lecture notes-monograph series , 0029

Localisation : Colloque 1er étage (RIMI)

analyse Bayesienne de robustesse # analyse des séries temporelles # estimation de densité # méthode d'analyse numérique # problèmes d'estimation # spécification non paramétrique # stabiblité # sélection du modèle Bayesien # techniques numériques # théorie de la décision

62-06 ; 62F38 ; 62G05 ; 62H12

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ISBN 978-3-540-51948-5

Lecture notes in mathematics , 1412

Localisation : Collection 1er étage

approximation dans les schémas maxima # biomathématique # centre de Zolotarev # consistence des estimateurs # convergence dégénérée # convergence normale # convergence rapide # convergence vers des mélanges de Robbins # corps aléatoire # distance de Kantorovich-Rubinstein # distribution de Pareto # distribution gaussienne # donnée marginale # durée de vie # estimation d'adaptation # fonction de renouvellement # fonction élevée de type logarithmique # forme linéaire # grande déviation # linéarité de la répression # loi stable # matrice d'information de Fisher # mesure stable # modèle paramétrique # modèle semi paramétrique # méthode des moindres carrés # nombre aléatoire de sommandes # problèmes marginaux # représentation de fonction caractéristique # somme annuelle moyenne d'un capital # somme d'un nombre aléatoire de variables aléatoires # somme de variable aléatoire # taux de convergence # théorème de Cramer # théorème de dualité # théorème deDarmois-Skitovitch # théorème limite # théorème limites locaux # tumeur approximation dans les schémas maxima # biomathématique # centre de Zolotarev # consistence des estimateurs # convergence dégénérée # convergence normale # convergence rapide # convergence vers des mélanges de Robbins # corps aléatoire # distance de Kantorovich-Rubinstein # distribution de Pareto # distribution gaussienne # donnée marginale # durée de vie # estimation d'adaptation # fonction de renouvellement # fonction élevée de type l...

60B10 ; 60E10 ; 60F05 ; 62E10 ; 62H12

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Localisation : Colloque 1er étage (MARS)

ARCH # mathématique financière # modules ARCH # modèle stochastique # statistique

60Gxx ; 60Hxx ; 62H12

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ISBN 978-0-444-70087-2

Colloquia mathematica societatis janos bolyai , 0045

Localisation : Colloque 1er étage (DEBR)

estima tion statistique # inference parametrique # probabilite # statistique # theorie d'approximation # theorie de l'estimation

62-06 ; 62Cxx ; 62Fxx ; 62G05 ; 62H12

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- 123 p.
ISBN 978-2-7606-0676-0

Seminaire de mathematiques superieures , 0088

Localisation : Salle de manutention

62H12 ; 62J10 ; 62Jxx

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- 488 p.
ISBN 978-0-12-604550-5

Localisation : Colloque 1er étage (COLU)

49DXX ; 62Fxx ; 62G05 ; 62H12 ; 90Cxx

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Research talks;Probability and Statistics

Motivated by questions from quantitative genetics, we consider high dimensional versions of some common variance component models. We focus on quadratic estimators of 'genetic covariance' and study the behavior of both the bulk of the estimated eigenvalues and the largest estimated eigenvalues in some plausible asymptotic models.
Joint work with Mark Blows, Zhou Fan and Yi Sun.

62J10 ; 62H12

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Research talks;Probability and Statistics

Bayesian posterior distributions can be numerically intractable, even by the means of Markov Chain Monte Carlo methods. Bayesian variational methods can then be used to compute directly (and fast) a deterministic approximation of these posterior distributions. In this course, I describe the principles of the variational methods and their application in Bayesian inference, review main theoretical results and discuss their use on examples.

62F15 ; 62H12 ; 49J40

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Research talks;Probability and Statistics

This work presents the impact of a class of transformations of copulas in their upper and lower multivariate tail dependence coefficients. In particular we focus on multivariate Archimedean copulas. In the first part, we calculate multivariate transformed tail dependence coefficients when the generator of the considered transformed copula exhibits some regular variation properties, and we investigate the behavior of these coefficients in cases that are close to tail independence. We obtain new results under specific conditions involving regularly varying hazard rates of components of the transformation. These results are also valid for non-transformed Archimedean copulas. In the second part we deal with a class of particular hyperbolic transformations. We show the utility of using transformed Archimedean copulas, as they permit to build Archimedean generators exhibiting any chosen couple of lower and upper tail dependence coefficients. This work presents the impact of a class of transformations of copulas in their upper and lower multivariate tail dependence coefficients. In particular we focus on multivariate Archimedean copulas. In the first part, we calculate multivariate transformed tail dependence coefficients when the generator of the considered transformed copula exhibits some regular variation properties, and we investigate the behavior of these coefficients in ...

62H05 ; 62G05 ; 62G20 ; 62H12

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Research talks;Computer Science;Probability and Statistics

In recent years rank aggregation has received significant attention from the machine learning community. The goal of such a problem is to combine the (partially revealed) preferences over objects of a large population into a single, relatively consistent ordering of those objects. However, in many cases, we might not want a single ranking and instead opt for individual rankings. We study a version of the problem known as collaborative ranking. In this problem we assume that individual users provide us with pairwise preferences (for example purchasing one item over another). From those preferences we wish to obtain rankings on items that the users have not had an opportunity to explore. The results here have a very interesting connection to the standard matrix completion problem. We provide a theoretical justification for a nuclear norm regularized optimization procedure, and provide high-dimensional scaling results that show how the error in estimating user preferences behaves as the number of observations increase.

rank aggregation - nuclear norm - rank centrality - convex optimization - regularized $M$-estimation - matrix completion - collaborative filtering
In recent years rank aggregation has received significant attention from the machine learning community. The goal of such a problem is to combine the (partially revealed) preferences over objects of a large population into a single, relatively consistent ordering of those objects. However, in many cases, we might not want a single ranking and instead opt for individual rankings. We study a version of the problem known as collaborative ranking. ...

62H12 ; 68T05

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- xv; 351 p.
ISBN 978-1-4987-1216-3

Monographs on statistics and applied probability , 0143

Localisation : Ouvrage RdC (HAST)

statistique mathématique # exploration de données # modèle linéaire # méthode de Lasso # sparsité # optimisation # décomposition matricielle # méthode multivariée rare # sélection graphique # représentation de signal # approximation de signal # big data

68-02 ; 62-02 ; 62H12 ; 62J05 ; 62J07 ; 68T05

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- xiv; 308 p.
ISBN 978-1-107-06517-8

Cambridge series in statistical and probabilistic mathematics

Localisation : Ouvrage RdC (YAO)

analyse de covariance # analyse multivariée # statistiques # matrice de covariance # coefficient de corrélation multiple # distribution spectrale # test de sphéricité # dynamique des populations

62-02 ; 62-07 ; 62H30 ; 62H20 ; 62H15 ; 62H12

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- xvi; 843 p.
ISBN 978-0-387-96305-1

Localisation : Ouvrage RdC (DEVR)

distribution non uniforme # algorithme # procédé d'inversion # rejet # méthode de composition # simulation # complexité # nombre aléatoire # boîte noire # méthode des bandes # procédé de grille # statistiques d'ordre

62H12 ; 62G05 ; 68K05 ; 90A99 ; 90B99 ; 65C10 ; 65-02 ; 65C99 ; 68U99 ; 91B99

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- xv; 375 p.
ISBN 978-1-118-59255-7

Localisation : Ouvrage RdC (GRUB)

estimateur par la méthode des moindres carrés # opérateur inverse # décomposition en valeurs singulières # analyse de variance # régression d'arête # optimisation matricielle

62J05 ; 62J10 ; 62M10 ; 62H12 ; 62J15 ; 62J07 ; 62-01 ; 00A06 ; 15A99

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- xv; 144 p.
ISBN 978-1-4614-0498-9

Lecture notes in statistics , 0204

Localisation : Ouvrage RdC (ZIEG)

familles exponentielles # équations d'estimation généralisées # maximum de pseudo-vraisemblance # maximum de quasi-vraisemblance

62-01 ; 62H12 ; 62Pxx

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- xxvi; 603 p.
ISBN 978-0-470-29088-0

Wiley series in probability and statistics

Localisation : Ouvrage RdC (KLEM)

théorie de l'estimation # lissage # estimation multivariée # méthode graphique pour les statistiques # copula # analyse par custers # arbre # estimateur à noyau anisotropique # estimateur par ondelettes

62G07 ; 62H12 ; 62-09 ; 62-02 ; 62G05 ; 62G20

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- ix; 254 p.
ISBN 978-3-642-22146-0

Lecture notes in mathematics , 2033

Localisation : Collection 1er étage

probabilités # inégalités # matrice éparse # minimisation du risque empirique # processus de Rademacher

62J99 ; 62H12 ; 60B20 ; 60G99 ; 91-02 ; 91B30 ; 62H30 ; 90C08 ; 60G35

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- ix; 199 p.
ISBN 978-981-4343-73-2

Localisation : Ouvrage RdC (PONS)

estimation multivariée # estimation non-paramétrique # estimation par noyau # série chronologique

62-02 ; 62H12 ; 62M10

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