Séminaires de probabilités et statistiques (SAMM, 2009-2010)

Les séminaires hebdomadaires du laboratoire SAMM portent sur l'un des thèmes suivants : probabilités, statistiques ou mathématiques complexes. Les exposés proposés sont des exposés de recherche qui conviendront à des étudiants de M2 et doctorat ainsi qu'à des chercheurs en mathématiques appliquées. Les exposés étiquetés "mathématiques complexes" sont organisés avec le soutien de l'Institut des Sciences Complexes Paris Ile-de-France. Le séminaire à lieu les vendredi de 11 h à 12 h en salle C-20-13 au centre PMF de l'Université Paris 1. Les supports de présentation sont disponibles sur l'Espace pédagogique interactif (http://epi.univ-paris1.fr/samos-sem). Le programme des prochains exposés est disponible à l'adresse suivante : http://samm.univ-paris1.fr/Seminaires. Recommandé à : étudiant de la discipline, chercheur - Catégorie : conférences - Année de réalisation : 2009-2010

Episodes

36- Modeling Urban Housing Market Dynamics : Can Socio-Spatial Segregation Preserve Some Social Diversity (Laetitia Gauvin)

July 24, 2011 • 29 mins

This talk is concerned with issues related to social diversity in urban environments. We introduce a model of real estate transactions between agents which are heterogeneous in their willingness to pay. A key feature of the model is the assumption that agents preferences for a location depend both on an intrinsic attractiveness of the location, and on the social characteristics of its neighborhood. Focusing on the case of a monoce...

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35- Visualising Social Complexity : Scaling, Size and Space-Time Dynamics ( Michael Batty)

May 28, 2011 • 54 mins

Cities are constellations of human processes that give rise to a multitude of dynamic behaviours manifesting themselves in rapid, abrupt, surprising, fast, slow and smooth changes across many temporal and spatial scales.

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34- Evolution of Transportation Networks ( Marc Barthélémy)

May 27, 2011 • 68 mins

Formation and evolution of transportation networks, in the particular case of subway network.

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33- Compressed sensing ( Thomas Martinetz)

May 26, 2011 • 58 mins

The Sparse Coding principle together with novel theoretical insights like the "L1-norm miracle" have led to the new field of "Compressed Sensing". In this talk I will introduce the main ideas and main methods of compressed sensing and give an overview of the main applications of this exciting new field

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32- Accelerated finite difference schemes for stochastic PDEs ( Istvan Gyongy)

May 16, 2011 • 69 mins

We give sufficient conditions under which the convergence of finite difference approximations in the space variable of the solution to the Cauchy problem for stochastic PDEs of parabolic type can be accelerated to any given order of convergence by Richardson's method.

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31- Sparse coding Neural Gas ( Thomas Martinetz)

May 12, 2011 • 47 mins

Manifold learning with sparse coding, applications to image reconstruction.

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28- Nouvelles approches de visualisation interactive pour les réseaux sociaux ( Pierre Dragicevic (laboratoire INRIA, Aviz))

May 4, 2011 • 54 mins

Nouvelles approches de visualisation interactive pour les réseaux sociaux Résumé : La visualisation d'information est un domaine pluridisciplinaire qui étudie la représentation visuelle de grandes quantités d'information de nature essentiellement non numérique. La majeure partie de l'activité de recherche consiste à évaluer l'efficacité des représentations visuelles connues et à inventer de nouveaux moyens de représenter l'infor...

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27- Visualisation de données par projections non-linéaires (Michel Verleysen)

May 3, 2011 • 63 mins

La visualisation de données numériques appartenant à des espaces de grande dimension n'est pas un problème nouveau. L'Analyse en Composantes Principales (ACP) et le MultiDimensional Scaling sont des méthodes traditionnelles de compression, aisément utilisées pour la visualisation. Néanmoins, elles sont limitées à une transformation linéaire (une projection orthogonale) des données. Dans de nombreux cas cette limitation est im...

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26 - Estimation des modèles VARMA structurels avec innovations linéaires non corrélées mais non indépendantes (Boubacar Mainassara)

March 17, 2011 • 47 mins

Pour la modélisation des séries temporelles multivariées, les modèles VARMA (Vector AutoRegressive Moving-Average) occupent une place centrale. Ils sont généralement utilisés avec des hypothèses fortes sur le bruit qui en limitent la généralité. Dans ce travail, nous nous intéressons à l'analyse statistique de modèles vectoriels ARMA (VARMA) pour des processus qui peuvent avoir des dynamiques non linéaires très générales. Nous a...

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25 - Texte seulement Forêts aléatoires : sélection de variables et bornes de risque ( Robin Genuer (Université Paris Sud et Paris 5))

March 10, 2011 • 54 mins

Dans un premier temps, nous présentons une méthode de sélection de variables basée sur l'algorithme des forêts aléatoires. Les forêts aléatoires, introduites par Léo Breiman en 2001, sont une technique statistique très utilisée dans des problèmes pratiques aussi bien en régression qu'en classification. En plus d'être très performantes en prédiction, les forêts aléatoires calculent un indice d'importance des variables. Basée su...

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10 - Modèles de Multiflot et Optimisation des réseaux (Sonia Vanier (Laboratoire Marin Mersenne, Université Paris 1))

November 5, 2009 • 73 mins

Les flots et les multiflots permettent de modéliser de nombreux problèmes notamment les problèmes d'optimisation de réseaux de différents types : transport, énergie, logistique, hydraulique, télécommunications, etc... Les modèles obtenus sont souvent des programmes linéaires en nombres entiers de grandes dimensions. Leur résolution nécessite alors le développement de méthodes mathématiques et algorithmiques sophistiqué...

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09 - Log-periodogram regression on non-Fourier frequencies sets (Mohamed Boutahar (GREQAM, Université de Marseille-Luminy))

October 15, 2009 • 64 mins

Résumé : In the log-periodogram regression, the Fourier frequencies are used to define the estimator of the long memory parameter . Moreover the number of frequencies considered depends on the sample size through the condition as . However, a rigorous asymptotic semiparametric theory to give a satisfactory choice for m is still lacking. The main objective of this paper is to fill this gap. We define a non-Fourier l...

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08 - Sélection de modèles pour la classification non supervisée (Jean-Patrick Baudry (Université de Paris-Sud))

October 2, 2009 • 70 mins

Résumé : Nous rappelons les bases de l'approche du problème de la classification non supervisée par les modèles de mélange. La méthode usuelle repose sur le maximum de vraisemblance et le choix du nombre de classes à former se fait par des critères pénalisés. Nous nous intéressons particulièrement au critère ICL (Biernacki, Celeux et Govaert, 2000), adapté à ce contexte et pertinent en pratique. L'étude de ce critère e...

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07 - Exemples des travaux en développement au Laboratoire de Géographie Physique (Delphine Grancher( CNRS))

October 1, 2009 • 54 mins

Résumé : Cette présentation comprendra une rapide présentation institutionnelle du laboratoire puis proposera un survol des problématiques scientifiques , des données et des méthodes statistiques utilisées dans le laboratoire. Vous pouvez entendre l'intervention, tout en visualisant le Power Point, en cliquant sur ce lien : http://epn.univ-paris1.fr/modules/UFR27semSAMOS/SeminaireSAMM_20091002_Grancher/SeminaireSAMM_2009100...

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06 - Dimensionality reduction : from PCA to recent nonlinear techniques ( John Lee (Université Catholique de Louvain, Belgique))

April 4, 2009 • 74 mins

Dimensionality reduction is an old yet unsolved problem, with many applications in data visualization, knowledge discovery, and machine learning in general. Our aim in this talk will be to review several developments in the field of dimensionality reduction, with a particular focus on nonlinear methods. As an introduction, we will point out some weird properties of high dimensional spaces, which will motivate the use of...

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05 - Analyse des trajectoires d'insertion professionnelle à l'aide des cartes de Kohonen et de l'appariement optimal (Sebastien Massoni)

April 3, 2009 • 48 mins

Vous pouvez entendre l'intervention, tout en visualisant le Power Point, en cliquant sur ce lien : http://epn.univ-paris1.fr/modules/UFR27semSAMOS/SemSamos_Massoni/SemSamos_Massoni.html. Ecouter l'intervention : Bande son disponible au format mp3 Durée : 48min

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04 - Ratio of Generalized Hill's estimator and its asymptotic normality ( Aliou Diop (Université de Saint-Louis, Sénégal))

April 2, 2009 • 52 mins

We present a statistical process depending on a continuous time parameter whose each margin can arise a Generalized Hill's estimator. In this paper, the asymptotic normality of the nite-distributions of this family are completely characterized for when the underlying distribution function lies on the maximum domain of attraction. The ratio of two different margins of the statistical process characterizes entire...

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03 - Un point de vue statistique pour la régularisation de problèmes (Anna Karina Firmin (Université Paris X))

February 7, 2009 • 1 min

Dans ce travail nous utilisons des méthodes de régularisation pour la résolution de problèmes inverses mal posés. La principale difficulté dans l'application d'une méthode de régularisation est la détermination du paramètre de régularisation. L'approche choisie dans ce travail s'appuie sur des outils de la théorie de sélection de modèles. Nous discutons de la façon dont un grand nombre de méthodes de régularisati...

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02 - Un test pour l'indépendance asymptotique d'extrêmes spatiaux par la fonction madogramme (Liliane Bel (AgroParisTech et Université Paris-Sud))

February 6, 2009 • 64 mins

La motivation de ce travail est l'étude des relations de dépendance entre évènements extrêmes spatiaux observés sur des phénomènes d'origine climatique ou environnementale. L'identification d'une telle structure de dépendance, en particulier la simultanéité de valeurs exceptionnelles, est fondamentale pour la compréhension de ces phénomènes. Nous nous intéressons à la caractérisation de la dépendance de couples de maxima i...

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01 - Une extension de l'ACP : les modèles auto-associatifs (Serge Iovleff (Université Lille I))

February 5, 2009 • 59 mins

Dans cet exposé nous présentons une méthode d'ACP non linéaire par poursuite de projection qui généralise l'ACP usuelle. La généralisation porte : 1) sur le critère de projection utilisé, 2) sur la classe des fonctions de régression utilisées. Nous présentons deux critères de projection : Un index classique en poursuite de projection mesurant l'écart à la normalité et un index de variance locale. Nous illustrons la méthode sur des...

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