Institut de Mathématiques de Marseille, UMR 7373




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Séminaire Statistique

par Lozingot Eric, Pommeret Denys, Reboul Laurence - publié le , mis à jour le

Agenda

Séminaire

  • Du 22 octobre 08:30 au 26 octobre 15:00 - Masterclass in Bayesian Statistics - CIRM

    Séminaire Statistique

    Lieu : CIRM Luminy

    Notes de dernières minutes : CIRM - Jean-Morlet Chair - Kerrie MENGERSEN - Pierre PUDLO - Semester on "Bayesian Modelling and Analysis of Big Data : https://www.chairejeanmorlet.com/2018-2-mengersen-pudlo-1854.html

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  • Lundi 29 octobre 14:00-15:00 - Rainer von Sachs - Université Catholique de Louvain

    Séminaire Statistique

    Résumé : Intrinsic wavelet smoothing of curves and surfaces of Hermitian positive definite matrices
    In multivariate time series analysis, non-degenerate autocovariance and spectral density matrices are necessarily Hermitian and positive definite and it is important to preserve these properties in any estimation procedure. Our main contribution is the development of intrinsic wavelet transforms and nonparametric wavelet regression for curves in the non-Euclidean space of Hermitian positive definite matrices. The primary focus is on the construction of intrinsic average-interpolation wavelet transforms in the space equipped with a natural invariant Riemannian metric. In addition, we derive the wavelet coefficient decay and linear wavelet thresholding convergence rates of intrinsically smooth curves of Hermitian positive definite matrices. The intrinsic wavelet transforms are computationally fast and nonlinear wavelet shrinkage or thresholding captures localized features, such as cups or kinks, in the matrix-valued curves. In the context of nonparametric spectral estimation, the intrinsic linear or nonlinear wavelet spectral estimator satisfies the important property that it is equivariant under a change of basis of the time series, in contrast to most existing approaches. The finite-sample performance of the intrinsic wavelet spectral estimator based on nonlinear tree-structured trace thresholding is benchmarked against several state-of-the-art nonparametric curve regression procedures in the Riemannian manifold by means of simulated time series data.
    This is joint work with Joris Chau (Université catholique de Louvain).

    Lieu : FRUMAM 2e étage

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  • Lundi 12 novembre 14:00-15:00 - Fanny Villers - Polytech'Paris-UPMC

    Séminaire Statistique

    Lieu : FRUMAM 2e étage

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  • Du 23 novembre 08:30 au 26 novembre 16:00 - WORKSHOP : Young Bayesians and Big Data for Social Good - CIRM

    Séminaire Statistique

    Résumé : CIRM - Jean-Morlet Chair -
    Kerrie MENGERSEN - Pierre PUDLO -
    Semester on "Bayesian Modelling and Analysis of Big Data :
    https://www.chairejeanmorlet.com/2018-2-mengersen-pudlo-1911.html

    Lieu : CIRM Luminy

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  • Lundi 3 décembre 14:00-15:00 - Xavier Milhaud - ISFA Lyon

    Séminaire Statistique

    Lieu : FRUMAM 2e étage

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groupe de travail

Manifestation scientifique

Descriptif
Nature Séminaire
Intitulé Statistique
Responsables Laurence Reboul
Denys Pommeret
Équipe de rattachement Statistiques du Groupe ALEA
Fréquence Hebdomadaire
Jour-Horaire Le Lundi à 14h
Lieu FRUMAM, St Charles (accès)

Contacts :
laurence.reboul_at_univ-amu.fr
denys.pommeret_at_univ-amu.fr
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Historique des responsables :
- du 20/06/2017 au 26/06/2018 :Badih Ghattas et Thomas Willer
- du 11/10/2016 au 19/06/2017 : Thibaut Le Gouic et Thomas Willer

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