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Ghislain VerdierMaître de conférences

  • Equipe Probabilités et Statistique

  • Adresse : Bâtiment IPRA - Université de Pau et des Pays de l'Adour, Avenue de l'Université - BP 1155, 64013 PAU CEDEX
  • ghislain.verdier @ univ-pau.fr

Parcours

  • Depuis septembre 2010 : Maître de conférence à l'UPPA

Je fais partie de l'équipe de probabilités et statistique du LMAP. Au niveau de l'enseignement, je suis rattaché au département Science des Données de l'IUT des Pays de l'Adour. J'interviens également dans le Master MSID.

 

  • Septembre 2008 à Août 2010 : Post-doc à l'école des Mines de Saint-Etienne (CMP GC à Gardanne)

 

  • Septembre 2007 à Août 2008 : ATER à l'université Montpellier II

 

  • Décembre 2004 à Août 2007 : Doctorat en Mathématiques de l'université de Montpellier II (INRA de Montpellier)

Sujet : Détection statistique de rupture de modèle dans les systèmes dynamiques - Application à la supervision de procédés de dépollution biologique

Responsabilités

Au niveau du laboratoire :

  • 2012-2022 : membre élu de la commission d'experts section 25-26.
  • responsable du séminaire de l'équipe de probabilités et statistique du LMAP

 

Au niveau de l'enseignement :

  • chef du département Science des Données (ex STID) de l'IUT des Pays de l'Adour
  • responsable des stages et de l'alternance du département Science des Données
  • membre du conseil de l'IUT des Pays de l'Adour

Thèmes de recherche

  • Méthodes statistiques pour la détection de rupture de modèle

 

  • Cartes de contrôle univariées et multivariées

 

  • Fiabilité, Modèle de dégradation

Encadrement

Thèses soutenues

  • Zeina AL MASRY. Extended Gamma processes and application to reliability (Processus Gamma étendus et applications en fiabilité). Sept. 2016. Joint supervision with S. Mercier (UPPA). French Ministry grant.

Publications

  • G. Verdier (2023), Goodness-of-fit procedure for gamma processes, Computational Statistics, doi :10.1007/s00180-023-01402-z.

 

  • S. Mercier et G. Verdier (2022), On the modeling of dependence between univariate Lévy wear processes and impact on the reliability function, Applied Stochastic Models in Business and Industry, pp. 1-25, doi :10.1002/asmb.2726.

 

  • Z. Al Masry, L. Rabehasaina et G. Verdier (2022), Change-level detection for Lévy subordinators, Stochastic Processes and their Applications, Vol 147, pp. 423-455.

 

  • I. Kojadinovic, G. Verdier (2021), Nonparametric sequential change-point detection for multivariate time series based on empirical distribution functions, Electronic Journal of Statistics, Vol 15 (1), pp. 773-829.

 

  • Z. Al Masry, S. Mercier, G. Verdier (2021), Stochastic comparisons and aging properties of an extended gamma process, Journal of Applied Probability, Vol 58 (1), pp. 140-163.

 

  • G. Verdier (2020), An empirical likelihood-based CUSUM for on-line model change detection, Communications in Statistics - Theory and Methods, Vol 49 (8), pp. 1818-1839.

 

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

 

  • Z. Al Masry, S. Mercier, G. Verdier (2017). Approximate Simulation Techniques and Distribution of an Extended Gamma Process, Methodology and Computing in Applied Probability, Vol 19 (1), pp. 213-235.

 

  • N. Hilgert, G. Verdier, J-P. Vila (2016). Change detection for uncertain autoregressive dynamic models through nonparametric estimation, Statistical Methodology, Vol. 33, pp. 96-113.

 

  • C. Paroissin, L. Penalva, A. Pétrau, G. Verdier (2016). New control chart for monitoring and classication of environmental data, Environmetrics, Vol. 27 (3), pp. 182-193.

 

  • G. Verdier (2013). Application of Copulas to Multivariate Control Charts, Journal of Statistical Planning and Inference, Vol. 143, pp. 2151-2159.

 

  • G. Verdier, A. Ferreira (2011). Adaptive Mahalanobis Distance and k-Nearest Neighbor Rule for Fault Detection in Semiconductor Manufacturing, IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, Vol. 24, n. 1, pp. 59-68.

 

  • G. Verdier, N. Hilgert, J-P. Vila (2008). Adaptive threshold computation for CUSUM-type procedures in change detection and isolation problems, Computational Statistics and Data Analysis, Vol. 52, n. 9, pp. 4161-4174.

 

  • G. Verdier, N. Hilgert, J-P. Vila (2008). Optimality of CUSUM rule approximations in change-point detection problems. Application to nonlinear state space systems, IEEE Transactions on Information Theory, Vol. 54, n. 11, PP. 5102-5112.

 

  • G. Verdier, N. Hilgert, J-P. Vila (2008). Une méthode statistique de détection d'anomalie pour les modèles à espace d'état non linéaires, e-revue des Sciences et Technologies pour l'Automatique, Vol. 5, n. 2, pp. 13-16.