Café des Sciences
Séminaires à venir
Lundi 23 avril, à 14h: Vincent Garetta
3 méthodes d'inférence pour les gros simulateurs aléatoires : ABC, Inférence indirecte et Emulation / Inference for expensive stochastic simulators
A stochastic simulator is a stochastic model expressed only as a computer code capable of generating "pseudo-data". Inference from data, on parameters within this code, is hampered by the lack of an explicit likelihood, in the sense that the likelihood cannot be precisely computed at a point in the parameter-space. The necessary estimation of the likelihood adds a new dimension of difficulty to the calibration of the inference. If simulation from this model is expensive, this raises new difficulties for only a limited number of simulations will be available.
This paper reviews two extant methods of inference for such simulators: indirect inference and approximate Bayesian computation. It notes that their focus is directed at point-wise estimation of the likelihood, embedded in a classical maximum likelihood or Bayesian inference technique. As such the calibration of these procedures is challenged when only a few simulations are available, for their theoretical validity depends on asymptotic results. Indeed the errors in likelihood estimation may dominate if only a few simulations are available. The paper conjectures that a third procedure, the emulation of stochastic simulator, may lead to more efficient procedures and to more appropriate calibration.
Emulation is more naturally focussed on estimation of the likelihood surface in a region of parameter space. Further it draws explicitly on principles of experimental design for efficient use of the limited resources and on an explicit theoretical approach to the error that is unavoidable if the simulations are expensive. However emulation of stochastic simulator is it- self an under-developed area of emulation. The paper reviews some of the challenges.
Lundi 16 avril, à 14h: BioSP
Systèmes complexes: definition(s), exemple(s), enjeu(x). Quelles recherches dans l'unité?
Lundi 26 mars, à 14h, salle 4 (batiment PSH): Claire williams
Disperal as a unifying theme
Recent related publications:
Williams CG, LaDeau SL, Oren R and Katul GG (2006) Modeling seed dispersal distances: implicatinos for transgenic Pinus Taeda. Ecological Applications, 16(1), 117–124
Williams CG (2008) Aerobiology of Pinus taeda pollen clouds. Can. J. For. Res. 38: 2177–2188
doi:10.1139/X08-062
Williams CG and von Aderkas P (2010) Marking live conifer pollen for long-distance dispersal experiments. Oecologia. DOI:10.1007/s00442-010-1825-8
Williams CG (2010) Long-distance pine pollen still germinates after meso-scale dispersal. American Journal of Botany. doi: 10.3732/ajb.0900255
Lundi 19 mars, à 14h: Gaël Raoul
Etude d'un modèle intégro-différentiel pour l'évolution
On s’intéresse à une population structurée par un trait phénotypique, c’est à dire une caractéristique physique d’un individu (résistance d’une bactérie à un produit chimique, par exemple). Le taux de croissance de la population est une fonction dépendant du trait phénotypique, et de l’ensemble de la population. Ce modèle très simple permet aux biologistes d’étudier des phénomènes évolutifs tels que l’apparition d’espèces, la diversité phénotypique au sein de ces
espèces, etc. Nous essayons de comprendre par une approche mathématique la dynamique en temps long de la population, ainsi que des situations où la
population en évolution est également structurée par une variable d'espace.
Lundi 20 février, à 13h30h: Constance Xhaard
Estimation de la dispersion chez Melampsora larici-populina dans la vallée de la Durance
Résumé La vallée de la Durance constitue une zone propice à l’étude de la dispersion du champignon phytopathogène Melampsora larici-populina, l’agent de la rouille du peuplier. Dans la partie amont de cette vallée, une zone de sympatrie entre peuplier et mélèze (l’hôte alternant de M. larici-populina) confine la reproduction sexuée du champignon. En aval de cette zone, la Durance qui s’écoule vers le sud, est bordée de manière quasiment continue d’une ripisylve formée de peupliers noirs, facilitant la multiplication clonale du champignon. Ce système en corridor canalise les épidémies de rouille du peuplier d’amont en aval de la rivière. Dans la première partie de cette étude, nous avons réalisé un suivi spatio-temporel de l’incidence de la maladie sur 13 sites situés le long de la vallée. Deux échantillonnages complémentaires ont été réalisés au cours de sept campagnes de notations effectuées entre juillet et novembre 2008. Ces notations ont permis de confirmer le déroulement graduel de l’épidémie depuis l’amont vers l’aval. Les sites sont infectés les uns après les autres en fonction de leur position le long de la vallée et ils arrivent à saturation dans l’ordre de leur emplacement le long de la rivière. Dans la seconde partie, un travail de modélisation du processus épidémiologique et d'estimation des paramètres du modèle a été réalisé. Pour ce faire une approche mécanistico-statistique a été adoptée: nous avons couplé un modèle de la dynamique épidémique basé sur une équation intégro-différentielle à un modèle du processus d'observation basé sur des lois de probabilité de comptages. L'ajustement de ce modèle aux données nous a permis d'estimer les paramètres de croissance démographique et de dispersion.
Lundi 13 février, à 14h: Jean-Noël Bacro, Université de Montpellier II
Processus max-stables et extrêmes spatiaux
Résumé Les processus max-stables jouent un rôle important pour la modélisation de la dépendance d'extrêmes spatiaux. Après un bref rappel de la notion de max-stabilité en dimension finie, les processus max-stables les plus couramment utilisés seront présentés et l'inférence des paramètres qui s'y rattachent sera discutée. L'approche par maximum de vraisemblance étant hors de portée, l'idée est de contourner cette difficulté en considérant la notion de vraisemblance composite. Récemment, Padoan et al. (2010) ont proposés une approche fondée sur la loi bivariée du maximum par blocs. Le fait de travailler sur des maxima suppose cependant un nombre de données peu réaliste pour les applications. Nous proposons une inférence par vraisemblance composite pour des dépassements de seuils. Deux lois bivariées sont considérées : la première vient d'une approximation de la queue de distribution bivariée lorsque les deux composantes dépassent simultanément les seuils considérés et la seconde utilise la modélisation par des lois de Pareto généralisées bivariées lorsqu'au moins l'une des deux composantes dépasse le seuil. Les deux approches sont comparées au travers d'une étude sur simulations.
Vendredi 3 février, à 10h: Werner Mueller Johannes Kepler University, Linz (Autriche)
Space filling and beyond
Abstract Two approaches are considered to design experiments for a correlated random field when the objective is to obtain precise predictions over the whole experimental domain. Both take the uncertainty of the estimated parameters of the correlation structure of the random field into account. The first one corresponds to a compound D-optimality criterion for both the trend and covariance parameters. The second one relies on an approximation of the mean squared prediction error already proposed in the literature. It is conjectured, and shown on a paradigmatic example, that for some particular settings both approaches yield similar optimal designs, thereby revealing a sort of accordance between the two criteria for random fields. However, our example also shows that a strict equivalence theorem as in the uncorrelated case is not achievable. As a side issue we cast doubts on the ubiquity of equidistant space-filling designs.
Lundi 30 janvier, à 14h: Séverine Bayle
Application du modèle linéaire fonctionnel sur des données environnementales : prédiction de profils de chlorophylle A à l’aide de profils de lumière dans l’océan Austral.
Résumé Afin d’étudier les processus biogéochimiques de l’Océan Austral, des balises posées sur des éléphants de mer ont permis de récolter des profils de variables physiques (fluorimétrie, température, salinité) dans la zone sub-Antartique autour des îles Kerguelen. Nous nous intéressons ici particulièrement aux données de chlorophylle A contenues dans les organismes photosynthétiques, qui jouent un rôle essentiel de pompe à carbone. Nous cherchons alors à reconstituer des profils de chlorophylle A dans le but d’améliorer l’évaluation du bilan carbone de cette zone de l’océan Antartique. Pour cela, un modèle linéaire sur données fonctionnelles a été mis au point, permettant de prédire des profils de chlorophylle A à partir des dérivées de profils de luminosité, échantillonnés à une résolution spatiale et temporelle plus fine. Ce modèle linéaire intervient dans le cas particulier où la variable à prédire est fonctionnelle et où l’ensemble des variables prédictives le sont également, et nécessite l’estimation d’opérateurs univarié et bivarié (coefficients de régression). On atteint une qualité de reconstruction suffisante pour accéder aux variations hautes fréquences des profils de chlorophylle A à sub-mésoéchelle (5-10 km).
Lundi 7 novembre, à 14h BioSP: Abdourahmane Diallo et Ghislain Geniaux (Ecodev)
Spatial logit for large samples with local spatial lag and regional spatial random effects using linearized GMM: an application to land use models.
Abstract Combining two scales of spatial dependence (SARAR models, Anselin 1988, 1980), we propose a spatial logit estimation approach usable for large sample. The proposed SARAR model is particularly adapted to model spatial discrete choice where individual choices are both influenced by closed neighboring choices and public policy at upper level (county, region) which limit or influence the set of choices, like for example for land use choice or technology adoption. Following Pinkse and Slade (1998) and Klier and McMillen (2008), we propose a linearized spatial logit GMM (LLGMM) estimator for the SARAR models and also derive the linearized spatial logit GMM for the SEM model. We show that under realistic empiric conditions, the estimators are consistent and asymptotically normal. Moreover, using MC experiments with various forms of spatial weight matrix including spatially aggregated locations, we show that 1) GMM estimation for logit SAR models leads to high variance of spatial lag estimator when the mean number of neighbors is larger than 2 for sample size for which full GMM is computable, 2) our LLGMM SARAR model accurately identifies the presence of spatial effects for
large sample and is capable of producing accurate estimates of marginal effects. Finally we highlight the attractive feature of the proposed approach to analyze urban sprawl and urban policy spillover using huge sample on land use change at parcel level in France.
Lundi 24 et 31 octobre: vacances de Toussaint
Lundi 17 octobre, à 13h30 à l'IUT, Jerome Saracco, Institut Polytechnique de Bordeaux
Sur des méthodes de réduction de la dimension: sliced inverse regression sur data stream, et classification de variables
Lundi 10 octobre, à 14h BioSP, Olivier Bonnefon (BioSP)
Simulations de circuits éléctriques et de mécanismes avec une approche non différentiable
Lundi 3 octobre, à 14h BioSP, Emilie Haon-Lasportes (BioSP)
ABC-PEP : ABC basé sur des estimations ponctuelles des paramètres (point estimates of parameters)
On utilise l'ensemble des méthodes inférentielles connues sous le nom deApproximate Bayesian Computation ou ABC lorsque la vraisemblance des données est difficilement calculable. Ces méthodes ont été développées en génétique des populations il y a une dizaine d'années (ABC-rejection, Fu and Li 1997, Pritchard et al. 1999 ; ABC-rejection avec lissage et régression linéaire locale, Beaumont et al. 2002 ; ABC basé sur des chaînes de Markov, Marjoram et al. 2003). Elles utilisent un grand nombre de simulations pour inférer sur des paramètres inconnus. Les procédures ABC existantes reposent principalement sur le choix de statistiques d'un jeu de données et le choix d'une distance entre statistiques du jeu de données observé et des jeux de données simulés. Ces choix doivent être améliorés afin de pouvoir être plus précis dans l'inférence.
En ce qui concerne le choix de statistiques, pour les modèles qui sont analytiquement difficilement calculables, il est très long et coûteux de déterminer par exemple un ensemble de statistiques exhaustives minimales. Nous travaillons à améliorer ce choix.
En pratique, une liste de statistiques devant être reliées aux paramètres inconnus est construite, sur la base de l'expertise de l'analyste. Cependant, selon le domaine, cette liste de statistiques est parfois totalement inconnue. D'autre part, la non-linéarité, la redondance, la non-information et la grande dimension dans les statistiques peuvent affecter les résultats obtenus avec l'ABC. Plusieurs solutions ont été proposées pour remédier à cela. Par exemple, Joyce and Marjoram (2008) proposent de sélectionner un sous-ensemble de statistiques sur la base de l'exhaustivité relative ; Wegmann et al. (2009) proposent de transformer les statistiques en axes d'une régression PLS. Nous proposons une autre solution, également développée par Fearnhead et Prangle (2011), qui consiste à transformer les statistiques en estimations ponctuelles des paramètres, construisant ainsi une nouvelle distance entre jeux de données observé et simulés. Nous présenterons les résultats obtenus sur un exemple jouet (estimation des paramètres d'une Gaussienne) et sur des données de coalescence.
Lundi 26 septembre, à 14h BioSP. Tomas Mrkvicka University of South Bohemai
This work is concerned with parameter estimation for the Neyman-Scott
point process with inhomogeneous cluster centers. Inhomogeneity depends on spatial covariates. The regression
parameters are estimated at the first step using a Poisson
likelihood score function. Three estimation procedures (minimum
contrast method based on a modified K function, composite
likelihood and Bayesian methods) are introduced for estimation
of clustering parameters at the second step. The performance of
the estimation methods are studied and compared via a simulation
study. This work has been motivated and illustrated by ecological studies
of fish spatial distribution in an inland reservoir.
Lundi 19 septembre, à 14h à BioSP. Marion Baudino (BioSP)
"Modélisation de l'expansion spatiale d'une population sous l'effet de la migration et de l'adaptation"
travail de Master II encadré par Lionel Roques et Etienne Klein
Séminaires passés - 2010
Lundi 8 novembre. 14h à l'IUT. Denis Bosq (Université Pierre et Marie Curie - Paris 6). Estimation du support d'une loi de probabilité
Etant données des observations sur R^d, tirées suivant une loi de Probabilité de support S inconnu, on cherche à construire des estimateurs de S. On distinguera le cas régulier où le support est exactement de dimension d du cas singulier où la dimension du support est inférieure à d. L'étude portera sur le comportement asymptotique d'estimateurs non paramétriques basés sur des constructions géométriques ou fonctionnelles.
Lundi 8 novembre. 14h à BioSP. Tiphaine Le Mao (doctorante de R. Arditi et N. Loeuille, UMR Ecologie et Evolution, Paris 6).
Les activités humaines représentent une des plus fortes pression écologique et évolutive s'exerçant sur les écosystèmes terrestres et marins (Millennium Ecosystem Assessment 2005). Ces activités sont très diverses et englobent, entre autres, l'exploitation des espèces pour la consommation humaine (e.g. chasse et pêche), la lutte contre les espèces considérées nuisibles (e.g. lutte contre les ravageurs des cultures), la destruction des habitats au bénéfice du développement humain (e.g. destruction des forêts pour l'utilisation du bois, pour la construction de nouvelles villes ou le développement de nouvelles zones de culture) ou comme un effet collatéral d'autres activités humaines (e.g. pêche, activités industrielles polluantes). Compte tenu de contraintes techniques, démographiques et économiques, ces activités sont hétérogènes dans l'espace. Leurs effets sur les propriétés et le fonctionnement des écosystèmes sont donc spatialement variables. Nous nous attachons essayer de comprendre les impacts de telles activités dans un contexte d'étude adapté notamment en développant une approche intégrative de l'aspect pluri-spécifique des écosystèmes (i.e. communauté) et des différentes échelles spatiales impliquées par le biais des processus dispersifs (i.e. communauté/méta-communauté, écosystème/méta-ecosystème).
Lundi 18 octobre. 14h. Emily Walker, BioSP. De la trajectoire des prédateurs à la cartographie de leurs proies: Estimation spatiale de l'activité des senneurs et des thonidés dans l'Océan Indien.
Actuellement, la distribution spatiale des thons tropicaux pêchés par les senneurs français dans l’Océan Indien est représentée à partir des données de captures et d’effort issues des livres de bord. Or ces données ne comportent qu’une position par jour et le nombre de calées réalisées pendant cette journée : l’ensemble des zones prospectées sans action de pêche, synonyme d’absence d’agrégations de thon n’est pas connu. Ces zones seraient pourtant utiles à la cartographie des abondances. Cette flottille étant équipée de systèmes VMS (Vessel Monitoring Systems), les trajectoires données par les VMS sont utilisées pour déduire du comportement des navires, les zones de présence (pêche) et d’absence (non pêche) d’agrégations de thonidés. L’objectif est donc d’estimer l’activité d’un navire à partir de sa trajectoire. L’application d’un modèle markovien permet de distinguer les activités de route, de recherche, et d’arrêt, et de pêche. Pour la majorité des sorties en mer (exceptées celles où un observateur est à bord), l’activité réelle du navire n’est pas connue (variable latente), ce qui justifie l’approche par chaînes de Markov à états cachés. Le modèle a été développé dans un contexte bayésien incluant des priors sur certains des paramètres (vitesses, angles de changement de cap et matrice de transition). Il a été calibré et validé grâce aux données collectées par des observateurs embarqués sur 10% de la flottille. Le taux d’erreur est de 10% pour des positions VMS enregistrées toutes les heures.
Lundi 11 octobre. 14h. Claire Lavigne & Rachid Senoussi. Analyse spatiale de données écologiques de comptage: une approche par comparaison de cartes de densité.
Analysing spatial patterns of population distributions may help to infer the decisive underlying ecological processes. Here we propose a method adapted to the spatial analysis of count data. Named MAPCOMP (MAP COMParison), it is based on the calculation of a formal distance, the Hellinger distance, between the density map of counts and the density map of sampling effort. Statistical tests of spatial homogeneity are based on count permutations across sampling sites and on valuable properties of the Hellinger distance. We assessed the efficiency of MAPCOMP by simulating different types and locations of clusters of individuals and compared its performance to the classical red-blue SADIE method, used as a reference. The two methods were also compared with respect to counts of codling moth larvae in orchards. Thanks to its better theoretical properties than SADIE, MAPCOMP was efficient in detecting spatial inhomogeneity when clusters were located on square or elongated spatial domains and more or less close to the edges, even for small sample sizes. It also appeared not very sensitive to edge effects. Another advantage of MAPCOMP is a bandwidth parameter that allows assessing the spatial extent of heterogeneity, if any.
Lundi 27 septembre. 14h. Messoud Efendiev, Institute of Biomathematics and Biometry, Munich, invité de Linonel Roques. Modèle de biofilms.
Lundi 13 septembre. 14h. Frédéric Fabre, Patho. Modélisation de l’évolution des populations virales à l’échelle d’un paysage agricole pour la gestion des variétés de plantes résistantes.
Les résistances génétiques ont permis de réduire fortement l’impact des maladies virales chez de nombreuses plantes cultivées. Cependant, comme pour tous les couples hôte-parasite, les plantes et leurs virus constituent des systèmes dynamiques en perpétuelle évolution. C’est ainsi que les pressions de sélection exercées par la culture à grande échelle de variétés résistantes ont fréquemment induit l’émergence de populations virales adaptées, qualifiées de virulentes en phytopathologie. Si, à l’échelle de plante, les mécanismes générant les variants viraux adaptés sont désormais identifiés, les mécanismes impliqués dans l’émergence de populations virales virulentes à l’échelle de l’agro-écosystème restent, eux, largement méconnus. Identifier ces mécanismes est un préalable afin de savoir comment combiner au mieux variétés sensibles et résistantes pour maintenir sur le long terme l’efficacité des gènes de résistances.
Lundi 10 mai. 14h00. Franck Picard, CNRS Lyon, Laboratoire de Biometrie et Biologie Evolutive. Joint Segmentation of multivariate Gaussian Processes. Application to the detection of copy number variations
Jeudi 29 avril à partir 14h00. Amphithéâtre du CEREGE. Approche bayésienne de la reconstruction des paléoclimats à partir du pollen : Vers la modélisation des mécanismes écologiques. Thèse de Vincent Garreta.
Le pollen conserve dans les sediments lacustres constitue un indicateur essentiel pour reconstruire l'évolution de la vegetation et du climat passes sur les continents. Actuellement, les reconstructions climatiques se basent sur des modeles statistiques decrivant le lien climat-pollen. Ces modeles posent des problemes methodologiques car ils sont tous bases sur l'hypothèse que la relation pollen-climat est constante au cours du temps, impliquant que les paramètres non climatiques determinant cette relation aient une influence faible. Cela est contredit par les developpements recents en ecologie et en ecophysiologie. C'est pourquoi, dans ce travail, nous developpons une approche integrant un modele dynamique de vegetation et les processus majeurs liant la vegetation au pollen capte par les lacs. Le cadre bayesien fournit une base théorique ainsi que les outils pour inferer les parametres des modeles et le climat passe. Nous utilisons ces nouveaux modeles pour reconstruire le climat de l'Holocene en di erents sites europeens. Cette approche qui permettra des reconstructions spatio-temporelles requiert encore des développements autour de l'inference de modeles semi-mécanistes.
Lundi 19 avril. 14h. Vera Georgescu, Classification basée sur des mélanges de modèles hiérarchiques bivariés.
Lundi 12 avril. 14h. Pascal Monestiez. Modélisation spatiale d'un ensemble de trajectoires d'otaries et des ressources exploitées : aspects 1D profondeurs et 2D géographiques
Jeudi 1er avril à partir 9h30. Salle 3. Dynamique de population et mise en place d'une structure génétique spatiale durant une colonisation. Thèse de Julien Fayard.
Mercredi 31 mars. 15h. Salle 4. Rémy Petit (BIOGECO, INRA Bordeaux). Conséquences des invasions sur l'hybridation et l'introgression
Lundi 29 mars. 14h. A l'IUT. Anne-Françoise Yao (LMGEM, Centre d’Océanologie de Marseille, Aix-Marseille 2). Modèles non paramétriques pour des processus spatiaux.
Lundi 8 mars, 14H00 A l'IUT. Pierrette Chagneau (UMR518 AgroParisTech/INRA). Modélisation bayésienne hiérarchique pour la prédiction multivariée de processus spatiaux non gaussiens et processus ponctuels hétérogènes d'intensité liée à une variable prédite. Application en foresterie.
Jeudi 25 février. 14h. Thierry Marchant de l'université de Gand, en Belgique (http://users.ugent.be/~tmarchan/). Vers une approche axiomatique de la bibliométrie
Lundi 22 février. 14h. A l'IUT. Mathieu Ribatet (Ecole Polytechnique de Lausanne) Processus max-stables : Vers une géstatistique des extrêmes.
Lundi 8 février. 14h. A l'IUT. Thomas Laloë (ATER, Université Lyon 1). Apprentissage statistique : Classification, Régression et Applications
Lundi 25 janvier, 14h. Jimmy Garnier. - les effets de la fragmentation de la donnees initiale sur la survie d'une population - l'accelerations des fronts dans les modeles a noyaux a queue lourde - les effets de heterogeneites dans les modele individu centre avec coalescence
Lundi 18 janvier. 14h. A l'IUT. Philippe Saint Pierre de l'université Pierre et Marie Curie, pour nous parler d'estimation de la survie bivariée.
Séminaires passés - 2009
Jeudi 17 décembre à 14h15. Salle 3. Modélisation et estimation de la dispersion des gènes dans l'espace. HDR Etienne Klein.
Lundi 14 décembre à 14h00 à l'IUT Modèles graphiques et estimation de graphes. Nicolas Verzelen (Inra, Montpellier).
Les récents progrés en acquisition de données génomiques permettent désormais d'étudier l'ensemble des gènes en tant que systême complexe. On s'intéressera ici à l'inférence statistique des interactions entre gènes à partir de données d'expression de gènes. Une approche classique consiste à modéliser ces données comme des réalisations d'un modèle graphique gaussien et à estimer le graphe correspondant. J'introduirai dans un premier temps les modèles graphiques, puis je décrirai une nouvelle méthode d'estimation du graphe: GGMselect.
Lundi 7 décembre à 14h00 : Modèles graphiques probabilistes : de la classification de gènes à la reconstruction de réseaux de régulation. Matthieu Vignes (Inra, Toulouse).
Lundi 30 novembre à 14h00 : Introduire explicitement les processus ponctuels spatiaux dans les approches indirectes d'estimation de la dispersion du pollen. Joël Chadœuf
Lundi 23 novembre à 14h00 à l'IUT: Estimation non-paramétrique adaptative de la moyenne de vie résiduelle conditionnelle. Elodie Brunel.
Dans les essais cliniques, les durées de vie sont souvent observées à partir du début du traitement et jusqu'à la survenue du décès ou de la censure. Mais l'étude des fonctions de survie ou de risque instantané ne permet pas de savoir si le traitement améliore l'espérance de vie d'un patient au cours de l'essai. Pour répondre à cette question l'espérance de vie doit être considérée comme une fonction dépendant du temps et c'est ainsi que l'on introduit la fonction moyenne de vie résiduelle, c'est-à-dire la durée de vie moyenne restante sachant que l'individu a déjà survécu au delà d'une durée t. Nous proposons un nouvel estimateur purement non-paramétrique de la moyenne de vie résiduelle en présence d'une covariable. Une collection d'estimateurs est obtenue grâce à la minimisation d'un contraste sur une famille de sous-espaces linéaires de fonctions de dimension finie. Puis, une procédure de sélection de modèles par pénalisation du contraste nous permet de choisir un estimateur de la collection. Nous obtenons une inégalité d'oracle non-asymptotique pour le risque L2 de cet estimateur et nous pouvons en déduire des vitesses de convergence. Nous illustrons la mise en oeuvre pratique de notre estimateur pénalisé sur des données réelles
Lundi 9 novembre à 14h00 : Analyse de sensibilité globale de sorties spatiales de modèles numériques. Bertrand IOSS (EDF)
Lundi 26 octobre à 14h00 : Prédiction d'une variable catégorique spatialisée par un principe de maximun d'entropie. Allard D.
Mardi 27 octobre à partir de 13h45 à Montpellier SupAgro (Amphithéatre 208). Conception d’un générateur de temps : développements méthodologiques pour des distributions asymétriques multivariées, application à l’étude de la sensibilité des cultures à la variabilité du climat et à ses modifications. Thèse de Cédric Flecher.
Jeudi 22 octobre à 14h00 : Répétition de la soutenance de thèse de Cédric Flecher.
Lundi 12 octobre à 14h00 à l'IUT: Premier séminaire commun avec l'équipe de statistiques de l'IUT STID. Processus ponctuels spatiaux pour l'analyse du positionnement optimal. Florent Bonneu (Université Toulouse I)
Lundi 28 septembre à 14h00 : Deux thèmes de discussion sur les chantiers de réflexion de la DG: 1) Vers une biologie et une écologie plus prédictives. Discussion sur ce chantier de réflexion de la DG. 2) Adaptation au changement climatique. .
Lundi 21 septembre à 14h00 : Mrkvicka, Soubeyrand, Chadoeuf. Goodness-of-fit test of the mark distribution in a point process with non-stationary marks.
Lundi 14 septembre à 11h00, bâtiment forêts, salle belvédère: Application de la télédétection à l'étude rétrospective de la dynamique d'extension d'une espèce forestière : le cas du Cèdre au mont Ventoux. Quentin Page, stagiaire M2 de François Courbet.
21 juillet, 14h00 Présentation du logiciel Subversion (SVN) et de la forge de Toulouse. Hervé.
6 juillet, 14h00 Mixed Effects Mating Model. Etienne.
Présentation du "logiciel" MEMM que j'ai présenté au workshop "Estimating gene flow for forest trees" en Pologne. L'objectif est surtout de recueillir des avis et idées concernant la diffusion d'un logiciel comme celui-ci.
MARDI 30 juin, à 14h00 Estimer la répartition spatiale d'adventices à partir de données récoltées selon deux procédés d'échantillonnage différents. Fadwa Bouhafer.
Les étudiantes des Sabrina Gaba (et Samuel Soubeyrand) nous racontent leur sujet de stage quelques jours avant leur soutenance.
Lundi 22 juin mai 14h Distribution et abondance du rorqual dans la Méditerranée.
Benoît, étudiant de Pascal propose une répétition de sa soutenance de stage de M2.
15 juin, 14h00. Wassim Kammoun
11 juin, 14h00 Collection de données in situ avec segmentation in situ. Susan Holmes, Statistics Department, Stanford
Présentation de deux exemples d'analyse d'images et de vidéos qui permettent le suivi de populations de cellules et de fourmis, ainsi que leur analyse spatiale.
Lundi 8 juin, à 14h00 Invasion de Megastigmus Schimitschiki, insecte ravageur des graines de cèdre, dans le sud-est de la France. Thomas Boivin et Sandrine Jacquelin
Présentation du sujet de M2 réalisé par Sandrine Jacquelin.
Lundi 25 mai Echinococcus multilocularis transmission rates on Tibetan dogs ou survival analysis of Sharka disease (plum pox virus) in Gard. David Pleydell
20 mai Vincent Garreta présente la conférence qu'il a préparée pour les journées de la SFDS à Bordeaux.
Lundi 18 mai, de 14h à ?? Modèles de dispersion groupée: discussion à bâtons rompus sur une proposition de modèle de Sam. Samuel Soubeyrand
lundi 4 mai 14h Benoît, étudiant de Pascal raconte son stage de M2
Mardi 21 avril à 14h WACS-Gen, un générateur de temps adapté à l'étude de variables asymétriques. Cédric Flecher.
Lundi 23 mars à 14h00 L'Étude de l’épidémiologie du Watermelon mosaic virus révèle que l'asymétrie des probabilités de surinfection est un des mécanismes majeurs d'émergences virales Frédéric FABRE, Amandine LEVAN, Caroline COSTA, Catherine WIPF-SCHEIBEL, Hervé LECOQ, Joël CHADOEUF et Cécile DESBIEZ
Lundi 23 février à 13h30 Etude de la colonisation du cèdre sur le Ventoux. Julien Fayard
Répétition de l'exposé qu'il aura fait le mercredi précédent à la journée de travail DPPE. Présentation des questions abordées dans sa thèse.
Lundi 16 février à 14h00 Exploring spatial and multitype assemblages of species abundances Vera Georgescu.
Présentation de son manuscrit
Lundi 09 février à 14h00 Sur une famille paramétrique d'estimateurs séquentiels de la densité pour un processus fortement mélangeant. Aboubacar AMIRI
Vendredi 30 janvier à 09h30 Approaches for building space-time covariance functions with given margins. Emilio Porcu and Jorge Mateu.
Lundi 26 janvier à 14h00 Modélisation spatiale du pollen tombé au sol en fonction de la végétation simulée par un modèle. Vincent Garreta, Cerege, Aix-en-Provence
Lundi 19 janvier à 14h00 Estimation des caractéristiques des sources d'infection primaire et secondaire pour prévoir l'évolution de la pourriture brune des fruits du cacaoyer. Patrice Takam Soh
Répétition de son premier comité de thèse.