Archives du séminaire de statistiques 2021-2022

  • Laurent Gardes (IRMA, Université de Strasbourg), vendredi 17 juin 2022, 9h30 – 10h30, Intervalle de confiance non-paramétrique pour un quantile extrême.
  • Olivier Bouaziz (MAP5, Université Paris Cité), vendredi 3 juin 2022, 9h30 – 10h30, Quelques résultats sur les pseudo-observations dans un cadre de données censurées à droite et censurées par intervalle.
  • Marie Chion (MAP5, Université Paris Cité), vendredi 13 mai 2022, 9h30 – 10h30, Développement de nouvelles méthodologies statistiques pour l’analyse de données de protéomique quantitative.
  • Yousri Slaoui (LMA, Université de Poitiers), vendredi 15 avril 2022, 9h30 – 10h30, Estimation récursive dans la cadre des données fonctionnelles : prédictions, classifications et applications.
  • Michael Allouche (CMAP, CNRS, Ecole Polytechnique et Institut Polytechnique de Paris), vendredi 18 mars 2022, 9h30 – 10h30, EV-GAN: Simulation of extreme events with ReLU neural networks.
  • Herb Susmann (Department of Biostatistics & Epidemiology, University of Massachusetts Amherst), vendredi 4 février 2022, 9h30 – 10h30, Un estimateur ciblé général pour les modèles structurels marginaux.
  • Alain Durmus (CMLA, ENS Paris-Saclay), vendredi 21 janvier 2022, 9h30 – 10h30, Non-Equilibrium Sampling.
  • Amélie Rosier (Laboratoire MODAL’X, Université de Nanterre), vendredi 7 janvier 2022, 9h30 – 10h30, Estimateur de Nadaraya-Watson pour N trajectoires i.i.d d’un processus de diffusion.
  • Gilles Stupfler (ENSAI & CREST), vendredi 10 décembre 2021, 9h30 – 10h30, Estimation de risque extrême par moindres carrés asymétriques .
  • Robin Ryder (CEREMADE, Université Paris-Dauphine), vendredi 26 novembre 2021, 9h30 – 10h30, Bayesian methods for inferring the history of languages.
  • Sergio Miguel (Heidelberg University), vendredi 29 octobre 2021, 9h30 – 10h30, Multiplicative deconvolution in survival analysis under dependency.
  • François Petit (Université de Paris, CRESS), vendredi 15 octobre 2021, 9h30 – 10h30, An introduction to Topological Data Analysis.
  • Marie Perrot-Dockès (MAP5, Université de Paris), vendredi 24 septembre 2021, 9h30 – 10h30, Post selection inference for false discovery proportion in a Hidden Markov Model.