Maître de Conférences en Mathématiques Appliquées,

Université Joseph Fourier

 

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Thèmes

Séries chronologiques : modélisation et  estimation

Estimation non paramétrique

Données de grandes dimensions et sciences du vivant

Processus Multifractal

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Article de Synthèse

G. Fort, S. Lambert-Lacroix,  J. Peyre . (2005) Réduction de dimension dans les modèles linéaires généralisés : application à la classification supervisée de données issues des biopuces. Journal de la SFDS, tome 146, n1-2, 117-152.

Rapports de recherche

  • Boshnakov, G., Lambert-Lacroix S. (2008)  Maximum Entropy for Periodically Correlated Processes from Nonconsecutive Autocovariance Coefficients.  Probability and Statistics Group, Manchester n11
  • Chatelain, F., Lambert-Lacroix S., Tourneret J-Y. (2007) Composite likelihood estimation for multivariate mixed Poisson models generated by Gamma intensities. TR IAP Statistics network TR07014
  • Brouste, A., Istas, J., Lambert-Lacroix S. (2007) On Gaussian random fields simulations. TR0709 IAP Statistics network TR0709
  • Antoniadis, A., Bigot, J., Lambert-Lacroix S., Letué, F. (2006) Non parametric Pre-processing Methods and Inference Tools for Analyzing Time-of-Flight Mass Spectrometry Data. TR0637 IAP Statistics network  TR0637
  • Lambert-Lacroix S,  J. Peyre. (2005) Local likelyhood regression in generalized linear single-index models with applications to microarray data. TR0563 IAP Statistics network TR0563
  • Fort, G., Lambert-Lacroix S., J. Peyre. (2004) Réduction de dimension dans les modèles linéaires généralisés: application à la classification supervisée de données issues de biopuces. TR0471 IAP Statistics network TR0471  
  • A. Juditsky and S. Lambert-Lacroix. (2001) Density estimation on R. Rapport Technique, LMC (URA 397), RT 1041.
  • A. Juditsky and S. Lambert-Lacroix. (1999) Confidence Intervals for Adaptive Regression Estimation on Besov Spaces. INRIA n. 3643, juillet.
  • S. Lambert. (1997) Fonction d'autocorrélation partielle empirique des processus périodiquement corrélés. Rapport Technique, LMC (URA 397), RT 174.
  • S. Dégerine, S. Lambert. (1996) Fonction d'autocorrélation partielle des processus à temps discret non stationnaires et spectre évolutif associé. Rapport Technique, LMC (URA 397), RT 156.

Conférences

  • S. Lambert-Lacroix, J. Peyre. Estimateurs par vraisemblance locale dans les modèles linéaires généralisés en indice simple et application à laclassification supervisée de données issues des biopuces. Journées MAS de la SMAI, Modèles Spatiaux, Lille, 4 - 6 septembre 2006.
  • S. Lambert-Lacroix, J. Peyre. Dimension reduction in generalized linear models: application to the classification of microarray data. International Association for Statistical Computing 3rd world conference on Computational Statistics & Data, Limassol, Cyprus, October 2005.

Congrès avec actes (et comité de lecture)

  • S. Lambert. Sur l'estimation autorégressive des processus périodiquement corrélés. Seizième Colloque Gretsi sur le Traitement du Signal et des Images, Proceeding GRETSI-97 : 503-506, Grenoble France, septembre 1997.
  • S. Lambert. Extension of autocovariance coefficients sequence for periodically correlated random processes by using the partial autocorrelation function. ``VIII European Signal Processing Conference'', Proceeding EUSIPCO-96 : 503-506, Trieste Italie, septembre 1996.
  • S. Dégerine, S. Lambert. Evolutive instantaneous spectrum associated with partial autocorrelation function for nonstationary time series. Proceeding TFTS-96 : 457-460, Paris France, juin 1996.

Thèse

S. Lambert-Lacroix, Fonction d'autocorrélation partielle des processus à temps discret non stationnaires et applications.  PhD thesis, Université Joseph Fourier, Grenoble, France, 1998.

 

Habilitation à diriger des recherches

S. Lambert-Lacroix, Processus et champs aléatoires. Données de grandes dimensions et sciences de vivant. Université Joseph Fourier, Grenoble, France, 2008.

 

 

Encadrement de thèses

 

Alexandre BROUSTE. Septembre 2003 - Octobre 2006

Etude d’un processus bifractal et application statistique en géologie.

Co-encadrement avec Jacques ISTAS, UPMF

 

Robin GIRARD. Octobre 2004 – juin 2008

Réduction de dimension en statistique et application en imagerie hyper-spectrale.

Co-encadrement avec Anestis ANTONIADIS, UJF

 

Joyce GIACOFCI. Octobre 2009 –

Analyse fonctionnelle et classification de courbes. Applications a la biologie moleculaire.

Co-encadrement avec Franck PICARD, CNRS

 

 

 

 

 

Enseignement

 

Deug Sciences de la Vie et Sciences de la Terre, premier niveau, Cours - TD de Statistique et Probabilité (Statistique descriptive, régression et corrélation, notions de probabilités, lois usuelles).

Deug Sciences de la Vie et Sciences de la Terre, deuxième niveau, TD de Statistique et Probabilité (Estimation, tests,

régression linéaire, analyse de variance).

Deug MIAS, premier niveau, TD de Mathématiques (Fonctions d'une variable réel, Limites, Continuité,

Dérivabilité, Fonctions usuelles, Formule de Taylor et applications).

Deug MIAS, deuxième niveau, TD de Mathématiques (Algèbre linéaire et Analyse).

IUP Mathématiques Appliquées et Industrielles, licence. TD et TP de Probabilité (Espaces de Hilbert,

espaces probabilisés, variables aléatoires, lois usuelles, lois conditionnelles, vecteurs gaussiens, convergences).

IUP Mathématiques Appliquées et Industrielles, licence. TD et TP de Mesure et Intégration (Espaces mesurables

et mesures positives, Applications mesurables et intégration).

IUP Mathématiques Appliquées et Industrielles, licence. Cours, TD et TP de Classification.

IUP Mathématiques Appliquées et Industrielles, maîtrise TD et TP de Méthodes statistiques (Estimation, tests, ACP, régression linéaire).

IUP Mathématiques Appliquées et Industrielles, maîtrise Cours, TD et TP d´analyse de la variance.

Master IS. Cours de Classification, Analyse de la variance, Séries Chronologiques.

Master Recherche math. appli. Estimation non paramétrique; Machine learning ; Séries Chronologiques.