Le modèle de Derrida-Retaux est un modèle simple de renormalisation sur un arbre introduit en physique statistique et qui ouvre de nombreuses questions. Certaines ont été résolues récemment mais beaucoup d’autres restent ouvertes. Dans le but d’y répondre, avec Yueyun
On s’intéresse ici à l’estimation des paramètres de la régression logistique lorsque l’on doit traiter des données arrivant de manière séquentielle. Plus précisément, on introduit un nouvel algorithme de Newton stochastique. En effet, ce type d’algorithme permet de traiter les
Lorsque on perturbe additivement une matrice de Wigner, certaines valeurs propres peuvent se détacher du reste du spectre : les "outliers". On s’intéressera aux fluctuations de ces outliers et des vecteurs propres associés.
Pólya urns are urns where at each unit of time a ball is drawn uniformly at random and is replaced by some other balls according to its colour. We introduce a more general model : The replacement rule depends on
Boundary regression models naturally arise in many applications for instance when analysing auctions or records but also in production frontiers and image analysis. Before fitting a regression model it is very common to transform the response variable to gain effciency
Les modèles de mutations décrivent le processus d'apparitions rares et aléatoires de mutations au cours de la croissance d'une population de cellules. Les échantillons obtenus sont constitués de nombres finaux de cellules mutantes, qui peuvent être couplés avec des nombres
On commencera par introduire le modèle de marche renforcée linéaire par arête, conçu par Diaconis dans les années 80, généralisant le modèle d’urne de Pólya. Nous expliquons ensuite que la marche renforcée est une marche aléatoire en milieu aléatoire, et
L’estimation des quantiles extrêmes demeure un problème majeur. Durant cet exposé, le problème est traité dans le cadre du modèle des lois à queue de distribution de type "log-Weibull" généralisé, où le logarithme de l’inverse de la fonction de risque
Si on se donne deux matrices hermitiennes A et B de spectre connu, la description du spectre de leur somme A+B est un problème classique et difficile. Dans le cas ou les matrices sont aléatoires et de grande taille, on
Concentration inequalities are very often a crucial step in deriving many results in statistical learning. The purpose of this talk is to present exponential and polynomial tail maximal inequalities for regenerative Markov chains. All constants involved in the bounds are
