Archives du séminaire de statistiques 2020-2021

  • Fabienne Comte (MAP5, Université de Paris), vendredi 18 juin 2021, 9h30 – 10h30, Estimation de la densité conditionnelle pour des observations directes ou bruitées.
  • Vincent Audigier (CNAM, Laboratoire Cedric-MSDMA), vendredi 4 juin 2021, 9h30 – 10h30, Clustering with missing data: which imputation model for which cluster analysis method?.
  • Gwladys Toulemonde (Université de Montpellier et Inria), vendredi 7 mai 2021, 9h30 – 10h30, Modélisation et simulation stochastiques de champs spatio-temporels de pluies extrêmes.
  • Nicolas Jouvin (Laboratoire Institut Camille Jordan (ICJ) – campus Ecole Centrale Lyon (ECL)), vendredi 23 avril 2021, 9h30 – 10h30, A Bayesian Fisher-EM algorithm for discriminative Gaussian subspace clustering.
  • Antoine Usseglio-Carleve (ENSAI Rennes/ Toulouse School of Economics), vendredi 9 avril 2021, 9h30 – 10h30, Quelques modèles de régression extrême.
  • Anouar Meynaoui (Université de Rouen), vendredi 19 mars 2021, 9h30 – 10h30, Adaptive test of independence based on HSIC measures.
  • Félix Cheysson (Laboratoire de Probabilités, Statistiques et Modélisation (LPSM) de Sorbonne Université), vendredi 5 mars 2021, 9h30 – 10h30, A causal framework for the estimation of attributable risks from aggregate data.
  • Catherine Schramm (Normandie Univ, UNIROUEN, Inserm U1245 and Rouen University Hospital, Department of Genetics and CNR-MAJ, 76000 Rouen), vendredi 19 février 2021, 9h30 – 10h30, Penetrance estimation of SORL1 loss-of-function variants adjusted on APOE genotypes suggest a non-monogenic inheritance.
  • Antoine Chambaz (MAP5 Université de Paris), vendredi 5 février 2021, 9h30, « Dessine-moi un modèle »: utilisation de réseaux de neurones pour le développement de simulateurs plus réalistes en analyse causale.
  • Sarah Ouadah (INRA AgroParisTech), vendredi 22 janvier 2021, 9h30 – 10h30, Motif-based tests for bipartite networks.
  • Pierre Latouche (MAP5 Université de Paris), vendredi 8 janvier 2021, 9h30 – 10h30, DeepLTRS: A Deep Latent Recommender System based on User Ratings and Reviews.
  • Catherine Huber (PR émérite MAP5 Université de Paris), vendredi 11 décembre 2020, 9h30 – 10h30, Prediction via Classical Statistics vs Neural Networks. Application to Alzheimer.
  • Marie Laure MARTIN-MAGNIETTE (DR INRAE, IPS2 et MIA-Paris), vendredi 27 novembre 2020, 9h30 – 10h30, Comment les modèles de mélange ont permis d’identifier une réponse globale aux stress chez la plante Arabidopsis et la levure S. cerevisae.
  • Vincent Runge (LaMME, Université d’Evry), vendredi 25 septembre 2020, 9h30 – 10h30, gfpop: an R Package for multiple change-point detection constrained by a graph.