Équipe Inférence Processus Stochastiques



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Les observations issues de la vie réelle, ne sont généralement pas indépendantes. C'est un constat qui fédère les thématiques de recherche des membres de cette équipe. On s'intéresse donc au développement de la théorie de la dépendance en vue d'obtenir des inégalités de moments et des inégalités exponentielles, des TCL limite fonctionnels et en vue de faire de l'estimation fonctionnelle.

Les systèmes de particules en interaction et certaines problématiques issues de la physique mathématique concernant la compréhension du comportement de l'interface séparant deux phases en transitions retiennent aussi l'attention de certains chercheurs de notre équipe.

Au niveau de processus stochastiques faisant l'objet de recherche, les processus à temps discret et à valeurs entières tout autant que les processus à temps continu et à valeurs réelles ou complexes ont fait l'objet de publications des membres de l'équipe. Les plans d'échantillonnage pour la prédiction de processus stochastiques et la généralisation au cas spatial sont aussi des thèmes que nous abordons. L'estimation non-paramétrique, avec des noyaux, des polynômes locaux, de la fonction de régression à partir d'observations répétées pour un processus d'erreur autocorrélée a aussi été envisagée de même que des estimateurs de l'opérateur de régression pour des données fonctionnelles.

Karim Benhenni
Chef de l'équipe IPS


Chef précédent Corinne Berzin