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Documents  62G20 | enregistrements trouvés : 43

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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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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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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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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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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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- v; 126 p.
ISBN 978-1-4704-3650-6

Memoirs of the American Mathematical Society , 1259

Localisation : Collection 1er étage

mesure empirique # distance de Kantorovich # taux de convergence # taux fini borné # statistiques d'ordre # fonction de distribution inverse # distribution bêta # mesure log-concave

60B10 ; 60F99 ; 60G57 ; 62G30 ; 60B12 ; 62G20

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- xi; 389 p.
ISBN 978-1-4939-4030-1

Springer texts in statistics

Localisation : Ouvrage RdC (BHAT)

statistique # échantillonnage # théorie de la décision # méthode d'estimation # statistique suffisante # hypothèse de test # répartition asymptotique des statistiques # modèle paramétrique et non paramétrique # estimation de courbure non paramétrique # expansion de Edgeworth # expansion de Cornish-Fischer # méthode de Monte Carlo par chaînes de Markov

62-01 ; 62C05 ; 62G05 ; 62G20 ; 62B05 ; 62F03 ; 62G10 ; 62G09 ; 62D05 ; 65C05 ; 60J05 ; 62E20 ; 62M05

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- xxiii; 279 p.
ISBN 978-0-89871-648-1

Classics in applied mathematics , 0054

Localisation : Ouvrage RdC (ARNO)

statistiques d'ordre # relation entre moments # limite et approximation # inférence statistique # théorie asymptotique

62G30 ; 62-01 ; 62E15 ; 62G32 ; 62E10 ; 62G20

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- xiii; 237 p.
ISBN 978-1-107-01958-4

Institute of mathematical statistics monographs

Localisation : Ouvrage RdC (BHAT)

62-02 ; 62G20 ; 62E20 ; 58J65

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- 200 p.
ISBN 978-2-7462-2225-0

Localisation : Ouvrages RdC (PONS)

analyse numérique # rupture # estimateurs # test # modèles singuliers # convergence

62F12 ; 62E20 ; 62F03 ; 62F10 ; 62G10 ; 62G20 ; 62J02 ; 62M10

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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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- x; 246 p.
ISBN 978-0-8218-5283-5

Graduate studies in mathematics , 0119

Localisation : Collection 1er étage;Réserve

statistiques d'efficacités # tests d'hypothèse # estimation # regression non-paramétrique

62F12 ; 62G08 ; 62F10 ; 62G05 ; 62G10 ; 62G20 ; 62-01

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- xv;414 p.
ISBN 978-0-471-95522-1

Wiley series in probability and statistics

Localisation : Ouvrage RdC (CSOR)

rupture # théorème limite # fonctionelle du pont brownien # vraisemblance maximum # régression linéaire

62E20 ; 62F05 ; 62-02 ; 62F12 ; 62G20

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- xvi; 417 p.
ISBN 978-0-387-23946-0

Springer series in operations research and financial engineering

Localisation : Ouvrage RdC (DEHA)

valeurs extrêmes # statistique d'ordre # dépendance

60G70 ; 60G99 ; 60A99 ; 62-02 ; 62G32 ; 62F12 ; 62G30 ; 62G20

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- xiii; 248p.
ISBN 978-0-521-09095-7

Cambridge tracts in mathematics and mathematical physics , 0063

Localisation : Collection 1er étage

fonction de probabilités # test d'hypothèse # probabilités # contiguité

60A05 ; 60E05 ; 60F05 ; 62A01 ; 62F03 ; 62F10 ; 62H10 ; 62G20 ; 60-02 ; 62-02

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- 443 p.
ISBN 978-0-521-78450-4

Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics

Localisation : Ouvrage RdC (VAN)

statistiques # expérience statistique # statistique asymptotique # théorie asymptotique

62-02 ; 62F12 ; 62G20 ; 62-01 ; 62F05

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- 286 p.
ISBN 978-0-521-65002-1

Cambridge series in statistical and probalistic mathematics

Localisation : Ouvrage RdC (Van)

processus empirique # propriété asymptotique # ordre statistique # statistique non-paramétrique # estimation # théorème limite

62G20 ; 62G30

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- 299 p.
ISBN 978-3-540-20722-1

Springer series in statistics

Localisation : Ouvrage RdC (Nonp)

statistique # estimation de courbe # régression non-paramétrique # modèle linéaire # modèle additif # estimation de densité # régression semi-paramétrique

62G07 ; 62G08 ; 62G20 ; 62G09 ; 62G10 ; 62J12

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- 212 p.
ISBN 978-0-412-55270-0

Monographs on statistics and applied probability , 0060

Localisation : Ouvrage RdC (WAND)

estimation de courbe # statistique # densité # estimation non-paramétrique # lissage # fenêtre de sélection # lissage de noyau

62G07 ; 62-01 ; 62G20

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