Journée Doctorant·e·s Rennais·e·s en Statistique - 2024

Session

Statistique théorique

18 mars 2024, 14:00

Amphi Lebesgue (IRMAR)

13. Sélection de modèle d'équations structurelles à variables latentes à l'aide du critère Integrated Complete Likelihood exact

Anaïs Widmer (IRMAR)

18/03/2024 14:00

Les modèles d'équations structurelles à variables latentes sont de plus en plus utilisés en sciences du vivant pour leur modélisation holistique incluant des hypothèses causales actionnables entre les variables observées ou latentes (Shipley, 2002). Lors d'une sélection entre divers modèles candidats, les critères d'informations classiques n'ont de résultats que dans un cadre asymptotique, et...

7. Conditional Lifetimes: A nonparametric and recursive approach

Mme Daphné Arouet (ENSAI/CREST)

18/03/2024 14:20

Based on the increasing demand for analyzing continuously updated data sets in the context of time-to-event modeling, we propose a novel recursive approach to estimate the conditional hazard function given a set of predictors, when the duration of interest is randomly right-censored. The method is based on a simple representation of the conditional hazard function using a density and a...

3. Estimation de variance bootstrap pour un échantillonnage équilibré : vers la construction d’un tirage avec remise

M. Jean Rubin (Ensai/Insee)

18/03/2024 14:40

La théorie des sondages cherche à déterminer des caractéristiques d’une population finie à partir d’informations partielles recueillies dans un échantillon de cette dernière. Les plans de sondages construits peuvent faire intervenir des mécanismes complexes pour améliorer la qualité des estimations ou simplement pour répondre à des contraintes techniques (stratification, échantillonnage à...

6. Analyse du mouvement des trajectoires d’un processus birth-death-mutation-move et détection des instants de changement de régime grâce aux modèles de Markov à états cachés et à l’algorithme EM

Mme Lisa Balsollier (LMJL (Nantes Université), SERPICO (Inria Rennes))

18/03/2024 15:00

Ma thèse se concentre sur un processus, appelé « birth-death-mutation-move process » permettant de modéliser la dynamique d’un système de particules qui se déplacent au fil du temps, tandis que de nouvelles particules peuvent apparaître et que certaines particules existantes peuvent disparaître. Dans ce modèle, les trajectoires peuvent être générées par n’importe quel modèle de diffusion de...