Actions dans les thématiques du nouvel axe B : Statistiques des processus et Statistiques spatiales

Coordination : Jean-Marc Bardet et Annie Millet

Les projets 2005-2008 du précédent rapport d’activités 2001-2004 étaient structurés en deux axes : A (méthodes Réseaux neuronaux et méthodes connexionnistes, analyse de données complexes) et B (Statistiques, processus et méthodes aléatoires). Avec l’arrivée de nouvelles compétences au sein du SAMOS et le découpage de l’Axe B en 2 axes (B et C), certains des projets 2005-2008 à consonances plutôt probabilistes sont du ressort du nouvel Axe C, les autres pouvant être regroupés dans le nouvel Axe B. Nous avons donc repris les projets de cet axe en les regroupant en deux sous-groupes qui correspondent aux nouveaux axes B et C. Les numéros de l’action alloués dans le précédent rapport sont repris

  1. Estimation de phénomènes dynamiques et pseudo-panels (Action B.1),
  2. Méthodes d’appariements et leur application à différents problèmes de modélisation (Action.B.2),
  3. Estimation paramétrique pour des modèles à temps continu incomplètement observés (Action.B.3),
  4. Dynamique spatiale, choix de standard et processus spatiaux (Action B.4), Auto-modèles à états mixtes (Action B.5)
  5. Théorème Central Limite (TCL) pour les fonctionnelles de Champ de Markov (Action B.6),
  6. Modèles autorégressifs à changements de régimes (Action B.8)
  7. Estimation d’un modèle de système de particules (Action.B.9),
  8. Etude des variations quadratiques, outils d’identification de champs gaussiens sur R2 (Action B.12),
  9. Analyse par ondelettes de processus longue mémoire (Action B.16),
  10. Sélection de modèle, détection de ruptures et analyse multispectre (Action B.17),
  11. La statistique paramétrique et non-paramétrique pour des processus à faible dépendance (Action B.18),
  12. Etude du supremum de processus (Action.B.19),
  13. Dépendance et processus alpha-stables (Action.B.20),

Dans les pages qui suivent, on voit en détail les aboutissements de ces différentes actions :
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ACTION B.1. Estimation de phénomènes dynamiques et pseudo-panels

G. Duncan, Northwestern University, F. Gardes, Paris 1, P. Gaubert, SAMOS, M. Gurgand, Delta-CREST, C. Starzec, Team CNRS Paris 1

ACTION B.5. Auto-modèles à états mixtes

X.Guyon et C. Hardouin, SAMOS, J.F. Yao, IRISA et Univ. de Rennes 1

ACTION B.8 Modèles autorégressifs à changements de régimes.

B. Maillet, TEAM, Paris I, M. Oltéanu, SAMOS et J. Rynkiewicz, SAMOS

ACTION B.12. Variations quadratiques, outils d’identification de champs gaussiens sur R2

S. Cohen et M. Pontier, LSP à l’UPS, Toulouse, O. Perrin, GREMAQ à Toulouse 1, X. Guyon, SAMOS

ACTION B.16. Analyse par ondelettes de processus longue mémoire.

J.-M. Bardet, H. Bibi, SAMOS et G. Teyssière, ENSAI et SAMOS

ACTION B.17. : Sélection de modèle, détection de ruptures et analyse multispectre

J.-M. Bardet, SAMOS, Véronique Billat, Laboratoire d’Etude de la PHysiologie de l’Exercice, et I. Kammoun, SAMOS

ACTION B.18. Statistique paramétrique et non-paramétrique pour des processus à faible dépendance

J.-M. Bardet, SAMOS, P. Doukhan SAMOS et Université de Cergy-Pontoise, J. Léon, Université de Caracas

ACTION B.19. Etude du supremum de processus

J.-M. Bardet, SAMOS, J.-M. Azaïs Université de Toulouse III et M. Wschebor Université de Montevideo

ACTION B.20. Dépendance et processus alpha-stables

J.-M. Bardet, SAMOS et P. Bertrand, Université Blaise Pascal

Autres travaux pendant la période 2005-2008

- ACTION B.24. Modèles spatiaux et dépendance faible (P. Doukhan, SAMOS et L. Truquet, SAMOS)
- ACTION B.25. Détection de ruptures (G. Teyssière, SAMOS et M. Lavielle, Paris 11)
- ACTION B.26. Longue mémoire et applications (J.-M. Bardet, SAMOS, P. Doukhan, SAMOS, D. Surgailis, Académie Sciences de Lituanie, et G. Teyssière, SAMOS)
- ACTION B.27. Comportement asymptotique d’une moyenne de rapports d’accroissements pour des processus stochastiques et applications (J.-M. Bardet, SAMOS, D. Surgailis, Académie Sciences de Lituanie, et G. Teyssière, SAMOS)
- ACTION B.28. Inférence statistique pour les équations fractionnaires . Equations stochastiques dirigées par le mouvement Brownien fractionnaire (T. Sottinen, Tommi Reykjavik University Iceland, C.A. Tudor SAMOS et F. Viens, Purdue University)
- ACTION B.29. Modélisation et Statistique Spatiales (C. Gaetan, Venise et X. Guyon, SAMOS)