Julien Worms

Maître de conférences en mathématiques

Equipe : Probabilités et statistiques

julienthoiry09_100x105.jpg
Contact :

bâtiment Fermat, bureau 2311

01 39 25 46 16

julien.worms « at » uvsq.fr

 

Membre de l’équipe enseignante du Master ISADS, et responsable de l’année de M1.

Co-organisateur du séminaire de probabilités et statistique du LMV

Référent sobriété / impact environnemental du LMV (voir page dédiée, en construction)

Lien vers la page consacrée à mes enseignements

Curriculum vitae

 

Thèmes de recherche

Statistique asymptotique, statistique des valeurs extrêmes, méthodes de vraisemblance empirique, analyse de survie, statistique pour la climatologie et l’hydrologie

Autres centres d’intérêt

Théorèmes limites (grandes déviations), théorèmes limites pour martingales, auto-normalisation, fiabilité, statistique séquentielle, analyse de données multivariées

 

Publications

  • Moderate deviations for stable Markov chains and regression models, Electronic Journal of Probability, volume 4, article 8, p.1-28 (1999)
  • Principes de déviations modérées pour des martingales autonormalisées, Comptes-Rendus de l’Académie des Sciences, série I, volume 330 (no 10), p. 909-914 (2000)
  • Moderate deviations for some dependent variables , Part 1 : martingales, Mathematical Methods of Statistics, Volume 10, number 1 (2001)
  • Moderate deviations for some dependent variables, Part 2 : some kernel estimators, Mathematical Methods of Statistics, Volume 10, number 2, pp 161-193 (2001)
  • Large and moderate deviations upper bounds for the Gaussian autoregressive process », Statistics and Probability Letters, Volume 51, Issue 3, pp 235-243 (2001)
  • (en coll. avec A.Mokkadem et M.Pelletier) Large and moderate deviations principles for kernel estimation of a multivariate density and its partial derivatives, Australian and New Zealand Journal of Statistics, Volume 47, Issue 4, p.489-502 (2005)
  • (en coll. avec A.Mokkadem et M.Pelletier) A large deviations upper bound for the kernel mode estimator, Theory of Probability and its Applications, Volume 50, Issue 1, p.153-165 (2006)
  • (en coll. avec R.Worms) Estimation of second order parameters using probability weighted moments, ESAIM : Probability and Statistics, volume 16 (1), pp 97-113 (2012) (lien)
  • (en coll. avec R.Worms) Empirical likelihood based confidence regions for first order parameters of heavy tailed distributions, Journal of Statistical Planning and Inference, Volume 141, Issue 8, August 2011, Pages 2769-2786 (lien)
  • (en coll. avec R.Worms) A test for comparing tail indices for heavy tailed distributions via empirical likelihood, Communications in Statistics : Theory and Methods, Volume 44, Pages 3289-3302 (2015, accepté en 2013) (lien)
  • (en coll. avec R.Worms) New estimators of the extreme value index under random right censoring, for heavy-tailed distributions, Extremes, Volume 17, Issue 2, Pages 337-358 (2014) (lien)
  • (en coll. avec R.Worms) A Lynden-Bell integral estimator for extremes of randomly truncated data, Statistics and Probability Letters, Volume 109, Pages 106-117 (2016) (lien)
  • (en coll. avec R.Worms) Extreme value statistics for censored data with heavy tails under competing risks, Metrika, Volume 81, pages 849-889 (2018) (lien HAL, lien ArXiv, lien sur le site de la revue) . Contenu additionnel (supplementary material) pour cet article téléchargeable ici
  • (en coll. avec J.Beirlant et R.Worms) Estimation of the extreme value index in a censorship framework: asymptotic and finite sample behaviour, Journal of Statistical Planning and Inference, Volume 202, Pages 31-56 (2019) (lien HAL, lien ArXiv, lien sur le site de la revue)
  • (en coll. avec R.Worms) Weibull-tail coefficient estimation in presence of random censoring , Extremes, Volume 22(4), Pages 667-704 (2019) (journal link , lien HAL)
  • (en coll. avec R.Worms) Extremes value statistics for heavy-tailed and light-tailed distributions in the presence of censoring  (2021, Statistics, Volume 55(5), 979-1017, https://doi.org/10.1080/02331888.2021.1994574 ; version HAL)
  • (en coll. avec P.Naveau) Record events attribution in climate studies (2022, Environmetrics, https://doi.org/10.1002/env.2777 , et document annexe  ; lien vers la version HAL , code R, manuel associé au code R)

 

Travaux soumis ou en préparation

  • (en coll. avec R.Worms) Moment estimators of the extreme value index for randomly censored data in the Weibull domain of attraction (lien HAL, non publié).
  • (en coll. avec P.Gonzalez, P.Naveau, S.Thao) Analysis of precipitation records from climate models in a non-stationary context  (2022, en préparation)

 

Autres documents

  • Principes de déviations modérées pour des martingales et applications statistiques, Thèse de Doctorat de l’Université de Marne-la-Vallée, soutenue le 21 janvier 2000 , Directrice de Thèse : Marie Duflo (introduction et résumé des chapitres : gzipped postscript)
  • Guide introductif et aide-mémoire pour le logiciel SAS  (lien vers le fichier pdf)
  • Document d’aide à l’utilisation basique du module ETS (Séries Chronologiques) de SAS (lien vers le fichier pdf)
  • The Speedup test : a statistical methodology for programme speedup analysis and computation(en collaboration avec S.Touati ; contribution statistique dans le domaine de l’optimisation de performance ; paru dans Journal of Concurrency and Computation : Practice and Experience, 2013, Vol 25 (10), pp 1410-1426, lien)
  • Parametric and Non-Parametric Statistics for Program Performance Analysis and Comparison (en collaboration avec S.Touati ; Rapport de recherche INRIA numéro 8875, mars 2016, lien HAL)
  • (en coll. avec S.Touati) Modelling Program’s Performance with Gaussian Mixtures for Parametric Statistics, IEEE Transactions on Multi-Scale Computing Systems, Volume 4, Issue 3, 383-395 (2018).

 

Sélection de communications orales

  • Séminaire de probabilités et statistique du Laboratoire de Mathématiques de Versailles : Vraisemblance empirique : concepts et propriétés de base (6 janvier 2009, transparents)
  • Séminaire co-organisé par le Département de Statistique de l’Université Catholique de Leuven (KUL) : Estimation de paramètres de second ordre via les moments pondérés (5 mars 2009)
  • Journées internationales de probabilités et statistique JIPS 2011 (Alger), conférence invitée : Sur les méthodes de vraisemblance empirique et sur la statistique des valeurs extrêmes (22 nov 2011)
  • 1ère conférence de l’International Society for Nonparametric Statistics (Chalkidiki/Thessalonique, Grèce) : About empirical likelihood-based confidence regions in extreme values statistics (juin 2012)
  • Séminaire du laboratoire ARS de l’Université de Bretagne Occidentale : Enjeux théoriques et pratiques de l’usage des tests statistiques en S.H.S. (17 déc. 2012)
  • Séminaire tournant de statistique de l’IRMAR (Rennes) : Nouveaux estimateurs de l’indice des valeurs extrêmes dans le cas censuré: problématique et résultats empiriques (1er juin 2012)
  • 9ème conférence ERCIM-CMS (Séville) : Extreme value index estimation for randomly censored data with competing risks (11 décembre 2016)
  • Séminaire Images-Optimisation-Probabilités de l’Institut de Mathématiques de Bordeaux : Statistique des valeurs extrêmes pour données censurées (7 juin 2018)
  • 4ème Conférence de la Société Internationale de Statistique non-paramétrique, Salerno (Italie), Extreme value analysis for randomly censored data under competing risks (13 Juin 2018)
  • Groupe de travail Valeurs Extrêmes et Longévité (VELO), laboratoire LPSM (Paris 6 et 7) : Asymptotic distribution of some extreme value index estimators under random censoring, and influence of the censoring strength in the tail (29 juin 2018)
  • Séminaire de l’équipe ESTIMR (LSCE-IPSL) : Record events attribution in a climate change context (3 juin 2019)
  • Conférence EVA 2019 (Zagreb) : Record events attribution in a climate change context (2 juillet 2019)

Mise à jour : 25 mai 2023

 

Charges d’enseignement          English Version of this page