Probabilités et statistique

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Laboratoire de mathématiques et de leurs applications (LMAP)

Contacts

Directeur du LMAP

Gilles CARBOU

gilles.carbou@univ-pau.fr (gilles.carbou @ univ-pau.fr)

 

Gestion administrative

gestion-lmap@univ-pau.fr (gestion-lmap @ univ-pau.fr)

 

Secrétariat

secretariat-lmap@univ-pau.fr (secretariat-lmap @ univ-pau.fr)

Tél : 05 59 40 75 13
      05 59 40 74 32

Fax : 05 59 40 75 55

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Probabilités et statistique

Les deux axes de recherche théoriques principaux de l'équipe sont :

  • la modélisation stochastique : étude théorique de modèles probabilistes et évaluation numérique de modèles probabilistes par le biais d'études de Monte-Carlo et de schémas déterministes ;
  • l'inférence statistique : études théoriques d'estimateurs et de tests statistiques ainsi que d'algorithmes pour l'estimation, parfois dans le contexte de données en grande dimension.

Mots-clés :

  • Analyse de survie
  • Approximations asymptotiques
  • Copules
  • Détection de ruptures
  • Données fonctionnelles
  • Données manquantes / incomplètes  
  • Echantillonnage spatial et temporel
  • Maîtrise statistique des procédés
  • Mélanges de lois et de régressions
  • Modèles pour données en grande dimension
  • Modélisation markovienne
  • Plans d'expérience
  • Processus de Lévy
  • Processus markoviens déterministes par morceaux
  • Statistique sémiparamétrique

 

Domaines d'application principaux :

 

Quelques projets récents ou en cours :

  • ANR AMMSI ("Ageing and Maintenance in reliability: Modelling and Statistical Inference") ;
  • Projet MAREA dans le cadre du projet Européen Interreg POCTEFA ;

  • Participation au programme partenarial "Sentinelles du climat" (2016-2021), au conseil scientifique du programme national de recherche GICC ("Gestion et impacts du changement climatique"), au comité scientifique AcclimaTerra et au comité scientifique régional ECOBIOSE ;
  • Projet E2S BIGCEES ("Big model and  Big data in Computational Ecology and Environmental Sciences").

 

Collaborations industrielles récentes ou en cours : EDF, SNCF, Turbomeca-Safran, TOTAL, Alstom, CASAGEC Ingénierie, Rivage Pro Tech, Hupi, Capionis, ...

 

Quelques publications récentes:

Z. Al Masry, S. Mercier and G. Verdier (2018). Generalized method of moments for an extended gamma process. Communications in Statistics-Theory and Methods, 47(15), 3687-3714.

F. Avram, J.L. Perez, and K. Yamazaki (2018). Spectrally negative Lévy processes with Parisian reflection below and classical reflection above. Stochastic processes and Applications, 128(1), 255-290.

L. Bordes, C. Paroissin and A. Salami (2018). Extension of the parametric delta method with an application to an inference method for a degradation model, forthcoming in the Journal of Statistical Theory and Practice.

A. Bücher and I. Kojadinovic (2018), A note on conditional versus joint unconditional weak convergence in bootstrap consistency results, forthcoming in the Journal of Theoretical Probability.

M. Fouladirad, A. Grall and C. Paroissin (2018). Optimal replacement policies sensitivity to lifetime parameter estimates. European Journal of Operational Research, 266(3): 963-975.

M. Hofert, I. Kojadinovic, M. Mächler and J. Yan (2018), Elements of Copula Modeling with R, forthcoming in the Springer UseR! Series, 277 pages.

L. Huguenin, Y. Lalanne, N. Bru, M. Lissardy, F. D’Amico, M. Monperrus and M.N. de Casamajor (2018). Identifying benthic macrofaunal assemblages and indicator taxa of intertidal boulder fields in the south of the Bay of Biscay (northern Basque coast). A framework for future monitoring. Regional Studies in Marine Science, 20:13-22.

W. Kahle, S. Mercier and C. Paroissin (2016). Degradation processes in reliability. ISTE-Wiley.

C. Kermorvant, N. Caill-Milly, F. D’Amico, N. Bru, F. Sanchez, M. Lissardy and J. Brown (2017). Optimization of a survey using spatially balanced sampling: a single-year application of clam monitoring in the Arcachon Bay (SW France). Aquatic Living Ressources. 30, 37.

B. Liquet, K. Mengersen, A. N. Pettitt and M. Sutton (2017). Bayesian Variable Selection Regression Of Multivariate Responses For Group Data. Bayesian Analysis 12(4). Winners of the Lindley Prize.

S. Mercier and I. Castro (2018). Stochastic comparisons of imperfect maintenance models for a gamma deteriorating system, forthcoming in the European Journal of Operational Research.

M. Sutton, R. Thiebaut and B. Liquet (2018). Sparse group subgroup Partial Least Squares with application to genomics data. Statistics in Medicine. 37(23) 3338-3356.

W. Tinsson (2010). Plans d'expérience : constructions et analyses statistiques. Collection mathématiques et applications, 67. Springer.