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Documents  62G20 | enregistrements trouvés : 42

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Research talks;Probability and Statistics

In the fist part of the talk, we will look to some statistical inverse problems for which the natural framework is no more an Euclidian one.
In the second part we will try to give the initial construction of (not orthogonal) wavelets -of the 80 - by Frazier, Jawerth,Weiss, before the Yves Meyer ORTHOGONAL wavelets theory.
In the third part we will propose a construction of a geometric wavelet theory. In the Euclidian case, Fourier transform plays a fundamental role. In the geometric situation this role is given to some "Laplacian operator" with some properties.
In the last part we will show that the previous theory could help to revisit the topic of regularity of Gaussian processes, and to give a criterium only based on the regularity of the covariance operator.
In the fist part of the talk, we will look to some statistical inverse problems for which the natural framework is no more an Euclidian one.
In the second part we will try to give the initial construction of (not orthogonal) wavelets -of the 80 - by Frazier, Jawerth,Weiss, before the Yves Meyer ORTHOGONAL wavelets theory.
In the third part we will propose a construction of a geometric wavelet theory. In the Euclidian case, Fourier transform ...

42C15 ; 43A85 ; 46E35 ; 58J35 ; 43A80 ; 62G05 ; 62G08 ; 62G10 ; 62G20

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- 431 p.
ISBN 978-3-540-09706-8

Lecture notes in mathematics , 0757

Localisation : Collection 1er étage

estimation # lissage # probabilité

62G05 ; 62G20 ; 65D07 ; 65D10

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Research talks;Computer Science;Probability and Statistics

Community detection is a fundamental problem in network analysis which is made more challenging by overlaps between communities which often occur in practice. Here we propose a general, flexible, and interpretable generative model for overlapping communities, which can be thought of as a generalization of the degree-corrected stochastic block model. We develop an efficient spectral algorithm for estimating the community memberships, which deals with the overlaps by employing the $K$-medians algorithm rather than the usual $K$-means for clustering in the spectral domain. We show that the algorithm is asymptotically consistent when networks are not too sparse and the overlaps between communities not too large. Numerical experiments on both simulated networks and many real social networks demonstrate that our method performs very well compared to a number of benchmark methods for overlapping community detection. This is joint work with Yuan Zhang and Ji Zhu.

community detection - networks - pseudo-likelihood
Community detection is a fundamental problem in network analysis which is made more challenging by overlaps between communities which often occur in practice. Here we propose a general, flexible, and interpretable generative model for overlapping communities, which can be thought of as a generalization of the degree-corrected stochastic block model. We develop an efficient spectral algorithm for estimating the community memberships, which deals ...

62G20 ; 62H30 ; 65C60

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Research talks;Probability and Statistics

In this talk I will introduce the multilinear empirical copula for discrete or mixed data and its asymptotic behavior will be studied. This result will then be used to construct inference procedures for multivariate data. Applications for testing independence will be presented.

62E20 ; 62G10 ; 62G20 ; 62H15

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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;Probability and Statistics

Les processus de Hawkes forment une classe des processus ponctuels pour lesquels l'intensité s'écrit comme :

$\lambda(t)= \int_{0}^{t^-} h(t-s)dN_s +\nu$

où $N$ représente le processus de Hawkes, et $\nu > 0$. Les processus de Hawkes multivariés ont une intensité similaire sauf que des interractions entre les différentes composantes du processus de Hawkes sont autorisées. Les paramètres de ce modèle sont donc les fonctions d'interractions $h_{k,\ell}, k, \ell \le M$ et les constantes $\nu_\ell, \ell \le M$. Dans ce travail nous étudions une approche bayésienne nonparamétrique pour estimer les fonctions $h_{k,\ell}$ et les constantes $\nu_\ell$. Nous présentons un théorème général caractérisant la vitesse de concentration de la loi a posteriori dans de tels modèles. L'intérêt de cette approche est qu'elle permet la caractérisation de la convergence en norme $L_1$ et demande assez peu d'hypothèses sur la forme de la loi a priori. Une caractérisation de la convergence en norme $L_2$ est aussi considérée. Nous étudierons un exemple de lois a priori adaptées à l'étude des interractions neuronales. Travail en collaboration avec S. Donnet et V. Rivoirard.
Les processus de Hawkes forment une classe des processus ponctuels pour lesquels l'intensité s'écrit comme :

$\lambda(t)= \int_{0}^{t^-} h(t-s)dN_s +\nu$

où $N$ représente le processus de Hawkes, et $\nu > 0$. Les processus de Hawkes multivariés ont une intensité similaire sauf que des interractions entre les différentes composantes du processus de Hawkes sont autorisées. Les paramètres de ce modèle sont donc les fonctions d'interractions ...

62Gxx ; 62G05 ; 62F15 ; 62G20

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- 297 p.

Localisation : Ouvrage RdC (HAJE)

distribution exacte de statistique de test # distribution limite de statistique de test # efficacité des tests de rang # hypothèse statistique de test # optimalité asymptotique # sous-alternative # sous-hypothèse

62A99 ; 62E20 ; 62G10 ; 62G20 ; 62M10

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ISBN 978-0-471-02403-3

Wiley series in probability and mathematical statistics

Localisation : Disparu

approximation # approximation asymptotique # estimation # inference non parametrique # inference parametrique # sta tistique

60D05 ; 62Fxx ; 62G05 ; 62G20 ; 62L20

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- 137 p.
ISBN 978-90-6196-174-1

Mathematical centre tracts , 0105

Localisation : Collection 1er étage

distribution # distribution asymptotique # efficacité asymptotique # statistique # théorie de la distribution

62E20 ; 62G20 ; 62G30

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- 144 p.
ISBN 978-90-6196-102-4

Mathematical centre tracts , 0058

Localisation : Collection 1er étage

expansion asymptotique # texte statistique

62G10 ; 62G20

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- 123 p.
ISBN 978-90-6196-190-1

Mathematical centre tracts , 0118

Localisation : Collection 1er étage

distribution # efficacité asymptotique # inférence non paramétrique # inférence paramétrique # large déviation

60F10 ; 62F20 ; 62G20 ; 62H15

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- 178 p.
ISBN 978-90-6196-197-0

Mathematical centre tracts , 0124

Localisation : Collection 1er étage

inférence non paramétrique # statistique

62G05 ; 62G10 ; 62G15 ; 62G20

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- 205 p.
ISBN 978-90-6196-329-5

CWI tract , 0044

Localisation : Collection 1er étage

espace des paramètres # estimation statistique

62F35 ; 62G05 ; 62G20

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- 137 p.
ISBN 978-90-6196-397-4

CWI tract , 0077

Localisation : Collection 1er étage

estimation # fonction de distribution empirique # inférence non paramétrique # propriété asymptotique # statistique # statistique de l'ordre # théorie asymtotique de la distribution # théorie de la distribution

62E20 ; 62G05 ; 62G20 ; 62G30

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- 180 p.
ISBN 978-0-387-97372-2

Springer series in statistics

Localisation : Ouvrage RdC (LECA)

contiguïté # distance # déficience # expérience # famille normale localement asymptotique # loi limite # observations distribuées identiquement, indépendantes # observations indépendantes # procédure de Bayes # statistique # taux de vraisemblance # théorie asymptotique # transformée de Hellinger

62C99 ; 62E20 ; 62F05 ; 62F12 ; 62G20

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ISBN 978-3-7643-2282-3

DMV seminar , 0014

Localisation : Séminaire 1er étage

convergence faible # distribution asymptotique # développement asymptotique # méthode de rang # statistique # statistique non paramétrique

62E20 ; 62F07 ; 62G20 ; 62Gxx

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- 298 p.
ISBN 978-0-7923-3053-0

Mathematics and its applications , 0300

Localisation : Ouvrage RdC (KUTO)

développement de fonction de distribution # estimation de distance minimum # estimation non paramétrique # filtre de Kalman # identification de système dynamique à bas bruit # problème du désordre # propriété asymptotique des estimations # situation non standard # situation standard # système observé partiellement

62G20 ; 62G30 ; 62Gxx ; 62M20 ; 93E11

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ISBN 978-0-8218-0371-4

Translations of mathematical monographs , 0162

Localisation : Collection 1er étage

auto-corrélation # estimation non paramétrique # hypothèse # inférence # inférence non paramétrique # modèle linéaire # processus stochastique # propriété asymptotique # régression # statistique # série temporelle # teste # teste de robustesse

62G05 ; 62G10 ; 62G20 ; 62G35 ; 62Gxx

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- 120 p.
ISBN 978-90-6196-483-4

CWI tract , 0125

Localisation : Collection 1er étage

estimation de courbe # estimation statistique # inférence non paramétrique # processus gaussien # processus stochastique # propriété asymptotique # somme # variable aléatoire independante

60E15 ; 60G15 ; 60G35 ; 60G50 ; 62G07 ; 62G20

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- 130 p.
ISBN 978-90-6196-488-9

CWI tract , 0127

Localisation : Collection 1er étage

estimation # estimation de densité # propriété asymptotique # régression non paramétrique

62G05 ; 62G07 ; 62G20

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