Actuellement, le Café des Sciences a lieu les lundis après-midi dans la salle de réunion du bâtiment BioSP, sauf mention contraire. Ce séminaire est co-organisé avec le Laboratoire de Mathématiques d'Avignon.
Lundi 16/12/2019 – reporté à cause de la grève des transports
Christophe Botella
Méthodes statistiques pour la modélisation de la distribution d'espèces de plantes à partir de grandes quantités d'occurrences issues des programmes de sciences citoyennes
09/09/2019 – Café du Numérique
Jean-François Rey (BioSP)
Shiny Apps, comment déployer son App R Shiny sur le serveur de l'unité BioSP
24/06/2019 – Café du Numérique
Julien Boge et Jean-Loup Gaussen (BioSP, INRA)
1.Un outil de visualisation spatio-temporelle d'épidémies
2. Extensions du package Landsepi
05/05/2019
Aurélien Velleret (I2M, Aix-Marseille Université)
Adaptation d’une population à un changement environnemental graduel
29/04/2019– séminaire au LMA
Alexandre Brouste (Laboratoire Manceau de Mathématiques, Université du Maine)
Parametric estimation in self-similar processes at high-frequency
05/04/2019– séminaire au LMA
Mathieu Ribatet (IMAG, Université de Montpellier)
Jouons avec les partitions aléatoires
04/04/2019
Anne Sicard (Pathologie Végétale, INRA)
Determinants of Xylella fastidiosa hot plant specificity and disruption of its transmission
01/04/2019 – séminaire au LMA
Aboucar Amiri (Université de Lille)
Estimation non paramétrique pour des flux de données
04/03/2019
Denis Allard (BioSP – CPI Agriculture Numérique, Dept. MIA, INRA)
De la recherche à l'innovation à l'INRA. Exemple du domaine d'Innovation "Agriculture Numérique"
11/03/2019 – séminaire au LMA
Philippe Naveau (LSCE – IPSCL – CNRS)
Analysis of extreme climate events by combining multivariate extreme value theory and causality theory
01/03/2019
Giovanni Strona (Research Center for Ecological Change, University of Helsinki)
Approches mathématiques pour les épidémies de Xylella fastidiosa en Italie du Sud et en Andalousie
25/02/2019 – séminaire au LMA
Rachid Senoussi (BioSP, INRA)
Processus auto-régressifs en temps continu et en temp discret : Quels liens possibles?
17/12/2018 – séminaire au LMA
Thomas Laloe (Laboratoire J.-A. Dieudonné, Université de Nice)
Estimation adaptative d'une fonction de régression multivariée et application à la théorie du risque
10/12/2018 – séminaire au LMA
Clémentine Prieur (LJK, Université Grenoble Alpes)
Résolution d'EDP en grande dimension par processus stochastiques
05/11/2018 – séminaire au LMA
Eric Marcon (EcoFoG, AgroParisTech)
Mesure de la biodiversité et de la structuration spatiale de l'activité économique par l'entropie
30/10/2018
Andrea Radici
A metapopulation modeling framework to assess the sustainability of European hake fisheries in the Ligurian and Tyrrhenian seas
04/06/2018 – séminaire au LMA
Thomas Opitz (BioSP, INRA)
Processus spatiaux basés sur la convolution avec des noyaux indicateurs : propriétés et inférence
16/04/2018
Virgile Baudrot (Laboratoire de Biométrie et Biologie Évolutive, Université de Lyon 1)
Implementation of Bayesian inference for TKTD models – A Bayesian approach for assessing the quality of experimental design for environmental risk assessment
05/04/2018
Raphaël Leblois (CBGP, Montpellier)
The Migraine project: a user-friendly software for likelihood-based inference of spatial structure and demographic history from genetic data
04/04/2018
Fatima Palacios Rodriguez (IMAG, Université de Montpellier et Inria Montpellier)
Flood risk assessment by multivariate risk measures
19/03/2018
Sylvain Gandon (CEFE, CNRS, Montpellier)
Evolutionary emergence of infectious diseases in heterogeneous host populations
19/03/2018 – séminaire au LMA
Rachid Senoussi(BioSP, INRA)
Modèles de covariance non isotropes sur la sphère S^d par difféomorphismes : de l'intérêt d'y aller et du comment en revenir
12/03/2018
Mourad Hannachi(UMR SAD-APT, INRA – AgroParisTech)
Boosting spatial regression
12/02/2018
Ghislain Géniaux(Ecodev, INRA)
Boosting spatial regression
05/02/2018
Davide Martinetti(BioSP, INRA)
Constructing and epidemiological network from different sources of data
29/01/2018
Myriam Tami(IMAG, Université de Montpellier)
Estimation simultanée d'un modèle à une équation structurelle et de ses facteurs latents par algorithme EM
04/12/2017
Katarzyna Adamczyk (Maiage, INRA)
Modèle de tessellation pour les parcellaires agricoles : estimation des paramètres
20/11/2017 – séminaire au LMA
Julie Fournier (MAP 5, Université Paris-Descartes)
Identification et caractérisation de l'isotropie des champs aléatoires déformés via leurs ensembles d'excursion
13/11/2017 – séminaire au LMA
Mathieu Ribatet (IMAG, Université de Montpellier )
A journey along the sample path of a max-stable process
06/11/2017
Antoine Legal (Laboratoire d'Écologie, Systématique et Évolution, Université Paris-Saclay)
Eco-evolutionary dynamics and ecosystem services in agro-ecosystems: towards agro-ecological landscapes?
25/09/2017
Morteza Raeisi (BioSP, INRA)
Modeling jointly low, moderate and heavy rainfall intensities
14/09/2017
Mathieu Authier (Université de La Rochelle)
Designing Robust Species Distribution Models: What kind of robustness do we want anyway?
12/06/2017
Julie Louvrier (CEFE, CNRS, Montpellier)
Modéliser la distribution des grands carnivores à partir de données opportunistes
24/04/2017
Benoît Henry (LORIA, Nancy)
Approximation du spectre de fréquence d'un Splitting Tree avec mutations poissoniennes neutres
19/04/2017
Ricardo Carrizo (MinesParisTech)
New results on the SPDE approach for spatio-temporal data
Lundi 03/04/2017
Luigi Lombardo (KAUST)
1. Landslide spatial prediction, an overview on the topic and current research questions
2. Soil Organic Carbon models with Quantile Regression
Lundi 20/03/2017 – séminaire au LMA
Gabriela Ciuperca (Institut Camille Jordan, Université Claude Bernard – Lyon 1)
Méthodes LASSO adaptatives, du modèle linéaire au modèle avec change-points
Lundi 27/02/2017 – séminaire au LMA
Lucie Montuelle (Agrocampus Ouest, Rennes)
Short-term wind power forecasting
Lundi 02/02/2017
Carlo Gaetan (DAIS, Ca' Foscar – Université de Venise)
Functional clustering of Chlorophyll-a satellite data
Lundi 30/01/2017 – séminaire au LMA
Nicolas Champagnat (IECL, Université de Lorraine)
Comportement asymptotique du spectre de fréquence dans des processus de branchement généraux avec mutations neutres
Lundi 23/01/2017
Mathieu Buoro (ECOBIOP, INRA)
Comprendre et prédire la réponse des populations exploitées de saumon Atlantique face au changement climatique via les stratégies d'histoire de vie
Lundi 16/01/2017
Émilie Chautru (MinesParisTech)
Dimension reduction in multivariate extreme value analysis
2016
Lundi 12/12/2016
Lucie Michel (BioSP)
Mieux valoriser les réseaux d'épidémiosurveillance lors de l'élaboration du Bulletin de Santé de Santé du Végétal
La Surveillance Biologique du Territoire (SBT) s’est renforcée en France depuis 2009, à la suite du Plan Écophyto. Elle repose sur le suivi d’un réseau de parcelles cultivées. Plusieurs maladies et ravageurs sont observés sur ces parcelles selon des protocoles harmonisés. Les observations sont utilisées pour élaborer le Bulletin de Santé du Végétal (BSV), mais la valorisation actuelle de ces données reste limitée et repose essentiellement sur des analyses descriptives faute de temps et d'outils adaptés. Le principal objectif de ces travaux de thèse est de développer une démarche statistique opérationnelle pour analyser des dynamiques épidémiologiques à partir des observations de terrain collectées dans le cadre de la SBT
Jeudi 8/12/2016
Jean-François Rey (BioSP)
Calcul parallèle avec R
Lundi 05/12/2016 (IUT)
Thibault Bourgeron
Lundi 28/11/2016
Francisco Javier Rodríguez-Cortés (Université Jaume I, Castellon)
Testing for local structure in spatio-temporal point pattern data
Lundi 21/11/2016 (IUT)
Ilona Berkova (University of South Bohemia)
Lundi 10/10/2016
Yasmil Fernandez-Diclo (BioSP)
Modèle spatio-temporel pour la propagation de Xylella fastidiosa à l'échelle supra-régionale
Xyllela fastidiosa est une bactérie très connue dans le milieu agricole car elle peut être la cause d'importants dégâts chez des espèces végétales assez diverses. La présence de cette bactérie a été détectée dans l'Union Européenne d'abord en Italie puis en France. En France, le premier foyer notable de la bactérie a été observée en Corse sur des plantes ornementales, Polygalla mirtifolia. D'autres foyers ont ensuite été découverts dans les départements du Var, des Alpes-Maritimes et des Bouches-du-Rhône. La plupart des plantes infectées étaient des plantes ornementales.
Malgré le danger potentiel de cette bactérie, les moyens de transmission de la bactérie des plantes hôtes vers les insectes vecteurs ne sont pas très connus. D'autre part le fait que la bactérie ait été repérée en Corse puis sur le continent sur des plantes ornementales, suggère l'importance que la commercialisation et le transport de ces plantes peut avoir sur la propagation de la maladie.
Un des objectifs de mon travail est de proposer une première ébauche pour la compréhension de la dynamique insectes vecteurs - plantes hôtes en utilisant des modèles épidémiologiques spatialisés, tels que SI (pour les insectes) et SEI (pour les plantes hôtes). Il s'agit donc d'un modèle couplé. Le fait d'utiliser 2 sous-modèles différents permet de mieux prendre en compte les interactions spécifiques entre la bactérie et son hôte d'une part, et la bactérie et le vecteur d'autre part. A ce modèle couplé, nous avons ajouté un noyau de dispersion, qui représente le transport de plantes. Ce noyau a été construit en prenant en compte des données sur l'industrie horticole (chiffres d'affaires et flux des plantes commercialisées).
La suite de ce travail sera d'ajuster le modèle proposé aux données de plantes saines et malades dont nous disposons pour pouvoir construire un outil de prédiction de la propagation de la maladie. Pour cela nous envisageons l'utilisation de l'approche bayésienne.
Mardi 27/09/2016
Bernard Stiegler (rediffusion Science en question)
Penser les instruments scientifiques dans l'espace numérique des savoirs
Cette conférence tentera de montrer pourquoi et comment la numérisation des relations, des transactions, des données et des traitements qui en résultent constitue un changement de très grande ampleur dans les champs divers de la production de savoirs en général (comme savoir vivre, savoir-faire et savoirs conceptuels) - et dans les savoirs scientifiques en particulier
Mardi 13/09/2016
Antti Penttinen
Self-interaction
A moving target in a heterogeneous environment is considered where the target is allowed to have memory. The motivating example arises from eye movement experiments where learning from the past is allowed. A (future) application is modelling of animal movements through global positioning systems. The general model is spatio-temporal point process. We consider sequential point processes which are informative marginals of the general spatio-temporal point process. Models with self-interaction in heterogeneous environments are presented, the Monte Carlo maximum likelihood method for parameter estimation as well as summary based model critizism are suggested and applied to eye movement experimental data. Generalization to spatio-temporal point processes are also discussed.
Gavin Gibson
Data augmentation and its role in Bayesian assessment of spatio-temporal models
A challenge when modelling spatio-temporal processes, for example, in epidemiology and ecology is that processes are only partially observed, and likelihood functions tend to be intractable. This has motivated many researchers to adopt the strategy of data augmentation, whereby the joint posterior distribution of model parameters and unobserved (real or notional) processes are investigated, often using MCMC. In this talk we discuss how, more than merely a device to facilitate the exploration of a posterior distribution, data augmentation can be used to design tools for model assessment. In particular we show how, by appropriate choice of latent process and by blending Bayesian and frequentist reasoning, it is possible to design assessment methodologies that should be sensitive to particular forms of model mis-specification. The methods will be illustrated on some real-world data sets from epidemiology and ecology.
Lundi 20/06/2016 (IUT)
Gennady Samorodnitsky (Cornell University)
Contact distribution in a thinned Boolean model with power law radii
We consider a weighted stationary spherical Boolean model in R^d. Assuming that the radii of the balls in the Boolean model have regularly varying tails, we establish the asymptotic behaviour of the tail of the contact distribution of the thinned germ-grain model under 4 different thinning procedures of the original model.
Lundi 21/03/2016
Amel Ouaari (BioSP)
Inférence statistique sur les processus de branchements multi-types
On s'intéresse aux estimateurs de maximum de vraisemblance des paramètres associés pour les processus de branchements en temps continu multi-types homogènes. Cela consiste à décrire de façon probabiliste l'évolution temporelle de plusieurs populations ou classes en interaction. Dans cette présentation, nous décrivons le comportement du système multi-types via l'évolution des fonctions génératrices de la loi des effectifs et faisons le lien avec la théorie des équations différentielles aux dérivées partielles. Notre approche statistique à inverser théoriquement ou numériquement la fonction génératrice en utilisant le théorème de Cauchy pour inférer ces paramètres.
Lundi 29/02/2016
Dimitri d’Or
Estimation et simulation de variables catégoriques spatialisées: l'approche MCP
Lundi 25/01/2016 (IUT)
Adeline Samson (Université Joseph Fourier, Grenoble)
-tba-
Lundi 18/01/2016
Bertrand Cloez (INRA Montpellier)
-tba-
Lundi 11/01/2016
Sophie Dabo-Niang (LEM-CNRS 9221, University Lille 3; INRIA Lille)
Functional nonparametric models with spatial data
Spatial statistics includes any (statistical) techniques which study phenomenons observed on spatial sets. Such phenomenons appear in a variety of fields: epidemiology, envi- ronmental science, econometrics, image processing and many others. Complex issues arise in spatial analysis, many of which are neither clearly defined nor completely resolved, but form the basis for current researches.The literature on functional data estimation techniques, which incorporate spatial dependency is limited.
The modelization of this kind of data has been selected by Ramsay (2008) among the eight most interesting research subjects in functional data analysis. This is motivated by the increasing number of situations coming from different fields of applied sciences for which the data are of spatial functional nature. This is the case for instance in epidemiology, where data are often spatial, and so spatial location can acts as a surrogate for risk factors.More recently, there has been increased interest in statistical models for disease mapping in space and time, see for instance Elliott et al. (2000), Waller and Gotway (2004).
In functional spatial data, many issues arise and form the basis for current talk. Namely, we are interested in spatial functional regression estimation (parametric and non-parametric) applied to environmental or epidemiological data. More precisely, we consider a regression function where the explanatory variable is a functional random field while the response variable is a real-valued random field. The asymptotic distribution of the proposed estimators are established under some sampling. The skills of the methods are illustrated on simulations and real data analysis.
2015
Lundi 14/12/2015
Béatrice Laroche (MaIAGE, INRA)
Simulation de dispersion d'un pathogène dans un paysage agricole par des modèles déterministes à noyau
Lundi 02/11/2015
Loup Rimbaud (UMR BGPI, CIRAD - INRA - SUPAGRO)
Conception et évaluation assistée par la modélisation de stratégies de gestion d’une épidémie dans un paysage hétérogène
Les stratégies de gestion des épidémies sont souvent basées sur des opinions d’experts, plutôt que sur une démonstration formelle de leur efficacité. Ce constat résulte de la difficulté de prendre en compte les processus biologiques et les interventions humaines qui s’y ajoutent pour expérimenter différentes méthodes et identifier la plus performante. Il est ainsi difficile d’améliorer ces stratégies, qui n’ont pas de raison a priori d’être optimales. La modélisation conjointe du processus épidémique et de diverses stratégies de gestion constitue un outil innovant pour contourner les contraintes liées à l’expérimentation. Les paramètres clés d’un tel modèle peuvent être identifiés par une analyse de sensibilité et, pour certains d’entre eux, mieux appréhendés grâce à l’expérimentation biologique. D’autres paramètres clés peuvent constituer des leviers d’action dont il est possible d’approcher les valeurs optimales en exploitant le potentiel des méthodes d’analyse de sensibilité.
Cette démarche, applicable à de nombreuses maladies infectieuses, a été testée sur la gestion de la sharka, une maladie affectant les arbres du genre Prunus (dont les abricotiers, pêchers et pruniers). Elle est causée par le Plum pox virus (PPV, du genre Potyvirus, transmis par pucerons) et associée à d’importantes pertes économiques. En France, la stratégie de gestion de cette maladie repose notamment sur l’observation visuelle des vergers et l’arrachage des individus pouvant contribuer à la propagation des épidémies. Dans le cadre de cette thèse, des travaux expérimentaux ont été entrepris en conditions contrôlées pour tester des hypothèses liées à la concordance entre les états infectieux et symptomatiques, sur lesquelles s’appuient les stratégies basées sur une surveillance visuelle. Les résultats de ces expériences, et notamment la synchronie entre les périodes de latence et d’incubation chez le jeune pêcher infecté par le PPV, ne remettent pas en cause ces hypothèses et viennent enrichir un modèle de simulation probabiliste et spatiotemporel de la propagation de la sharka. Les analyses de sensibilité réalisées sur ce modèle ont révélé que le devenir des épidémies dépend fortement de la connectivité de la parcelle (avec les autres parcelles du paysage) où est introduit le PPV la première fois, et de la durée de la latence dans les arbres infectés. D’autres analyses de sensibilité du modèle, incluant cette fois un ensemble de stratégies de gestion, ont permis d’optimiser les modalités de surveillance et d’arrachage vis-à-vis d’un critère économique dans le contexte épidémique simulé.
Lundi 02/11/2015
Sebastian Engelke (ÉPFL)
Extremes on River Networks
Max-stable processes are suitable models for extreme events that exhibit spatial dependencies. The dependence measure is usually a function of Euclidean distance between two locations. In this talk, we model extreme river discharges on a river network in the upper Danube catchment, where flooding regularly causes huge damage. Dependence is more complex in this case as it goes along the river flow. For non-extreme data a Gaussian moving average model on stream networks was proposed by Ver Hoef and Peterson (2010). Inspired by their work, we introduce a max-stable process on the river network that allows flexible modeling of flood events and that enables risk assessment even at locations without a gauging station. Recent methods from extreme value statistics are used to fit this process to a big data set from the Danube area.
Vendredi 29/05/2015
Davide Martinetti (Ecodéveloppement, INRA Avignon)
Implementation of fast and accurate algorithms for the approximation of MVN probabilities for big sample data: the case of spatial probit
The paper presents new implementations of the Mendell-Elston method for the estimation of approximate multivariate normal probabilities. No exact method is available for the computation of such integral, and also approximate methods proposed in the literature are only applicable to reduced sets of random variables. The proposed algorithms make possible the estimation of mvn probabilities for big sets of random variables in a reasonable time. We study in particular the use of this algorithm for the maximum likelihood estimation of a spatial auto-regressive probit model.
At the end we will add some open questions and future works for further discussion and collaboration.
Vendredi 24/04/2015
Fabien Laroche (CEFE Montpellier)
Evolution de la dispersion et impact sur les patrons de diversité dans les communautés spatialement structuréesLe travail présenté ici vise à identifier les patrons de diversité spécifique susceptible de révéler du polymorphisme de dispersion intra et inter-espèce au sein d'une communauté spatialement structurée (méta-communauté). On compare les prédiction de patrons issus d'un modèle neutre, où tous les individus dispersent de façon identique, avec un modèle étendu prenant en compte l'évolution des traits de dispersion.
Suivant la distribution des capacités biotiques entre les sites, deux scénarios évolutifs peuvent apparaître: la dispersion peut-être canalisée par la sélection autour d'une unique valeur avec une variance faible entre individus ou se diversifier dans le temps.
Quelque soit le scénario, on observe que la dispersion est significativement plus forte dans les petites communautés, et que les individus d'une même espèce sont plus proches entre eux que du reste de la méta-communauté. Ces effets ne suffisent cependant pas à générer des variations de diversité locale entre petites et grandes communautés. En revanche, en cas de diversification évolutive, la différence de composition entre petites et grandes communautés est significativement plus forte qu'attendu sous le cas neutre.
Ces résultats théoriques suggèrent de mettre en relation les patrons spatiaux de beta-diversité et la taille des communauté pour étudier le polymorphisme de dispersion.
Vendredi 17/04/2015 (IUT)
Pierre Pudlo (Université Montpellier 2)
Statistique computationnelle sans vraisemblance
Lorsque les modèles stochastiques se complexifient, il devient souvent difficile voir impossible d'évaluer numériquement la fonction de vraisemblance. C'est le cas lorsque la modélisation inclut un processus latent de grande dimension, ou lorsque la loi est connue à une constante de normalisation (qui dépend de la valeur du paramètre). Nous présenterons quelques méthodes d'inférence essentiellement bayésiennes dans cette situation : méthodes bayésiennes approchées (ou ABC pour Approximate Bayesian Computation), et méthodes par vraisemblance empirique.
Vendredi 10/04/2015 (IUT)
Carole Siani (Université Lyon 1)
Handling uncertainty around the incremental cost utility ratio accounting for mapping problem
Firstly, we recall how to handle uncertainty in medico-economic evaluations in general, in the aim of providing a reliable decision-making in terms of allocating resources. In particular, the method we developed to build confidence regions around the Incremental Cost-Effectiveness Ratio, solving three problems simultaneously is presented: 1) the mathematical problem of instabilities of some methods when the denominator of the ratio approaches zero statistically, 2) the “mirror decision-making” problem where two opposite ratios provide the same decision, and finally 3) Interpretation in terms of decision-making of confidence regions having non standard form with Fieller’s method.
Actually, the cost-utility analyses (CUA) are internationally recommended by the National Institute for Health and Care Excellence. Utility measure accounts for patient preferences and their quality of life by measuring Quality Adjusted Life Years, which are gained years multiplying by utility or preference scores. This makes more complex the handling of uncertainty.
In addition, in CUA, utility values are rarely available and they are generally predicted using a “mapping” interpolation from a functional status questionnaire. This mapping method is not accounted for in pharmaceutical industry and in literature studies, when building confidence regions around the incremental cost-utility ratio, leading to a wrong confidence region and consequently, to a wrong decision-making. Thus, the purpose of this research is to build a confidence region around the Incremental Cost-Utility Ratio, accounting for the uncertainty coming from the “mapping” interpolation.
Vendredi 03/04/2015
Samuel Soubeyrand (BioSP)
Informal discussion about the analysis of fragmented time directionality in time series - Randomization tests, Spatial analyses, Application to climate data, R package, Environmental implications
Identifying and characterizing feedbacks in environmental processes may help in improving predictions for some environmental systems. The statistical study of time series is a manner to approach these feedbacks. Here, we consider feedbacks that are induced by occasional extreme events and that locally disturb the probabilistic behavior of climate time series. For example, intense rainfalls may induce bio-physical feedback processes and, consequently, influence the occurrence or intensity of daily rainfalls afterwards. In this presentation, we associate such eventual perturbations in time series to the concept of fragmented time directionality, and we present the R package FeedbackTS that contains a statistical exploratory toolbox for investigating fragmented time directionality. The use of the package is illustrated with historical rainfall data: we show the existence of feedback and identify temporal and spatial variation in feedback.
Lundi 30/03/2015 (IUT)
Radu Stoica (Universite Lille 1)
Modélisation probabiliste et inférence statistique pour l'analyse des données spatialisées
Cet exposé présente la construction d'une méthodologie, d'une "machinerie algorithmique" pour détecter et caractériser la structure de données spatialisées.
Cette construction procède en trois étapes. D'abord, un modèle de forme ou de structure est proposé à partir des données observées. Puis, une dynamique de simulation est construite en adéquation avec le modèle. Enfin, des procédures statistiques sont mises au point pour inférer les caractéristiques de la structure cachée et les paramètres du modèle.
Chacune de ces étapes est attachée à un domaine particulier des probabilités et des statistiques. La modélisation repose sur des processus ponctuels, notamment marqués. La dynamique de simulation utilise les chaînes de Markov. L'inférence s'appuie sur l'analyse bayesienne, le recuit simulé, le maximum de vraisemblance, les tests.
La synthèse de ces trois étapes se fait au confluent de trois domaines: la géométrie aléatoire, les chaînes de Markov et les statistiques appliquées. Cette synthèse nous a permis d'aborder des applications concrètes en analyse d'image, en science de l'environnement et en astronomie.
Vendredi 27/03/2015
Denis Allard (BioSP)
Anisotropy models for spatial data
Vendredi 13/03/2015 (IUT)
Clément Marteau (INSA de Toulouse)
Classification supervisée en utilisant l’algorithme des plus proches voisins dans des espaces de dimensions finis généraux
Étant donné un n-échantillon $(X_i ; Y_i)$ pour i=1…n de loi jointe inconnue, on s’intéresse au problème de prédire le label Y d’une nouvelle observation de X. Dans ce contexte, la règle des plus proches voisins est très intuitive et souple d’utilisation. Nous allons présenter les propriétés statistiques de cette règle dans plusieurs situations, en particulier lorsque le support de la loi de X ne sera pas compact. Nous identifierons deux conditions nécessaires et suffisantes pour obtenir des taux de consistance uniforme de classification et pour obtenir des estimations pointues dans le cas de la règle du plus proche voisin.
Lundi 23/02/2015 (IUT)
Céline Lacaux (École des Mines de Nancy)
Modèles autosimilaires, modélisation pour la médecine
La première partie de l'exposé s'intéressera à la notion d'autosimilarité, version aléatoire de l'invariance d'échelle observée dans les fractales. Cette notion a évolué ces dernières années, notamment pour proposer des modèles anisotropes satisfaisant des propriétés d'invariance différentes selon plusieurs directions privilégiées. Nous présenterons des travaux en cours sur ce type de modèle en vue de les utiliser pour modéliser les radiographies du calcanéum et aider au diagnostic précoce de l'ostéoporose. La seconde partie de l'exposé s'intéressera à des collaborations avec le CRAN (Centre de recherche en automatique de Nancy). Elle présentera essentiellement un projet sur la thérapie photodynamique, thérapie utilisée pour traiter des cancers. Selon le temps, nous évoquerons un projet très récent sur les réseaux de veines, dont le but principal est de trouver une fenêtre thérapeutique.
Vendredi 20/02/2015
Claude Bruchou (BioSP)
Relations entre indices de sensibilité à plusieurs échelles. Quid de la méthode de Morris pour une fonction code stochastique ?
L'analyse de sensibilité en modélisation physique est classiquement effectuée par dérivation d'une fonction en un point correspondant par exemple à un optimum. Dans les sciences de l'environnement, la gamme d'incertitude des paramètres est souvent large d'où l'introduction par Saltelli et al. de méthodes la prenant en compte. Cette étude tente d'établir un lien entre les deux approches. Dans cet exposé, la relation entre indices de sensibilité principaux et totaux à plusieurs échelles est présentée. Des voies de travail concernant l'application de cette relation sont envisagées. La deuxième question abordée dans l'exposé concerne la méthode de Morris qui est usuellement utilisée pour analyser la sensibilité d'une fonction code déterministe à temps de calcul élevé. Une tentative d'adaptation de cette méthode au cas d'une fonction code stochastique à l'aide du modèle mixte est présentée.
Vendredi 13/02/2015 (IUT)
Cécile Hardouin (Université Paris Ouest)
Two-Scale Spatial Models for Binary Data
A spatial lattice model for binary data is constructed from two spatial scales linked through conditional probabilities. The presentation is made on a regular lattice, although the model is easily generalised to irregular lattices. A coarse grid of lattice locations is specified and all remaining locations (which we call the background) capture fine-scale spatial dependence. The background behaviour is captured through a hidden Gaussian process after a logit transformation on its Bernoulli success probabilities. Binary data on the grid are modelled with an autologistic distribution, conditional on the binary process on the background. The likelihood is then the product of the (conditional) autologistic probability distribution and the hidden Gaussian—Bernoulli process. The parameters of the new model come from both spatial scales. A series of simulations illustrates the spatial-dependence properties of the model and likelihood-based methods are used to estimate its parameters.
Lundi 02/02/2015 (IUT)
Eric Matzner Lober (Université Rennes 2)
Régression non paramétrique itérée
Nous présenterons une méthode de régression non paramétrique itérée. L'estimateur de la fonction de régression inconnue (de Rd dans R) est calculé par une application successive du même lisseur non-paramétrique. Les propriétés nécessaires au lisseur de départ sont envisagées où les candidats naturels sont les noyaux, les splines (plaques minces ou de Duchon), les Kpp voisins. Nous discuterons de ces différents estimateurs initiaux et de leurs limites respectives. Pour terminer nous présenterons des résultats d'application (débruitage d'images, restauration d'images, prévision de séries temporelles) ainsi que le package R nommé ibr.
Vendredi 30/01/2015
Etienne Klein (BioSP)
Comparison of methods that estimate seed dispersal kernels from genotypes of established seedlings. Does density-dependent mortality matter?
Vendredi 23/01/2015
Joseph Hughes (Glasgow University)
The deluge of DNA sequences: advantages and problems for the study of virus evolution and epidemiology
It will be something very informal where I will present the types of datasets that I am dealing with and the problems associated with high throughput sequencing that I have faced.
Vendredi 16/01/2015
Antoine Pauthier (Université Paul Sabatier, Toulouse)
Réaction-diffusion de type KPP et ligne de forte diffusion, influence de termes intégraux
Un modèle pour décrire les invasions biologiques influencées par une ligne de forte diffusion a été introduit il y a deux ans par H. Berestycki, J.-M. Roquejoffre et L. Rossi. Dans cet exposé, nous présenterons un modèle dans lequel la ligne interagit de manière non triviale, c'est à dire que les échanges de population sont considérés à support non nul. Nous discuterons de l'influence des termes d'échange sur la propagation guidée.
2014
Vendredi 19/12/2014
Julien Stoehr(Université Montpellier 2)
Adaptive ABC model choice and geometric summary statistics for hidden Gibbs random fields
Vendredi 12/12/2014
Jean-François Rey (BioSP)
Gestionnaire de version Git et présentation de GitLab
Vendredi 28/11/2014 (IUT)
Laurent Delsol (Université d'Orléans)
Segmentation d’images hyperspectrales à partir d’estimation à noyau fonctionnel de la densité
Vendredi 21/11/2014
Jean-Yves Barnagaud (Ecole Pratique des Hautes Etudes, Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive, Montpellier; Center for Informatics Research on Complexity in Ecology, Aarhus University)
Influence des relations hôtes-parasites – environnement sur les patrons spatiaux de dynamique des populations d’oiseaux communs nord-américains
Vendredi 14/11/2014
Jérôme Coville (BioSP)
Quelques récents résultats sur les EDP nonlocales en dynamiques de population
Lundi 10/02/2014
Martan Abril Bucero, Bernard Mourrain (Equipe Inria GALAAD)
Border Basis relaxation for polynomial optimisation
Lundi 3/02/2014 (IUT)
Julien Jacques (Université de Lille 1)
Clustering de données fonctionnelles
Lundi 27/01/2014 (IUT)
Clément Marteau (INSA Toulouse)
Détection non-asymptotique des mélanges à moyennes inconnues
2013
Lundi 2/12/2013 (IUT)
Benoite de Saporta (Université Bordeaux IV)
Contributions à l'estimation et au contrôle de processus stochastiques
Lundi 23/11/2013
Marc Bourotte (BioSP)
Une classe de modèles non séparables pour les champs multivariés spatio-temporels. Condition d'existence et estimation des paramètres
Lundi 4/11/2013
Rodolphe Griset (BioSP)
Comparaison des approches discrètes et continues : modèles épidémiologiques
Lundi 21/10/2013
VIctor Picheny(MIA Toulouse)
Optimisation multi-critères par réduction d'incertitudes ; application à la conception d'idéotypes
Lundi 7/10/2013 (IUT)
Jan Bulla (Université de Caen)
tba
Lundi 30/09/2013
Cindy Gidoin (URFM)
The use of a mechanistic-statistical model to predict the impact of a biological invasion
Lundi 23/09/2013
Vincent Garreta (BioSP)
Présentation de "Approximate Bayesian inference for latent Gaussian models by using integrated nested Laplace approximations", par Rue, Martino et Chopin, JRSS-B, 2009.
Lundi 16/09/2013
Tomas Mrkvicka(University of South Bohemia, Czesh Republic)
New exact envelope tests for spatial point patterns
Lundi 8/07/2013
Emilio Porcu (Universidad Santa Maria, Valparaiso, Chile)
Quasi Tapering Space Time Covariance Functions
Lundi 24/06/2013
Claude Bruchou (BioSP)
Lien entre indices de sensibilité aux niveaux local et global
Lundi 17/06/2013
Samuel Soubeyrand (BioSP)
tba
Lundi 10/06/2013
batons rompus .... autour de Pearless
Lundi 3/06/2013
Michael Blum (IMAG)
Non-stationary patterns of isolation-by-distance: inferring measures of local genetic differentiation with Bayesian Kriging
Lundi 20/05/2013
Séverine Bayle
Lundi 13/05/2013
Marc Bourotte (BioSP)
Lundi 6/05/2013
Melen Leclerc (BioSP)
Approche par modélisation et expérimentation du développement spatio-temporel des maladies telluriques
Lundi 18/03/2013 (IUT)
Aboubacar Amiri (Université de Lille)
Estimation récursive d'un quantile
Lundi 11/03/2013
Guillaume Deffuant (LISC, IRSTEA)
The Leviathan model: Absolute dominance, generalised distrust, small worlds and other patterns emerging from combining vanity with opinion propagation
Lundi 4/03/2013
Etienne Klein (BioSP)
Seed dispersal patterns estimated from genotypes of established seedlings. Does density dependent mortality matter ?
Lundi 18/02/2013
Fabrice Vinatier(LISAH, INRA)
Utilisation des statistiques spatiales et des processus ponctuels pour la modélisation des paysages
Lundi 4/02/2013
Katalin Csillery (URFM)
Droughts weaken, storms kill trees in coniferous forests: analysis of century long time series from seven forests in the French Alps
Lundi 28/01/2013
Nathalie Saint Geours(IRSTEA Montpellier)
Analyse de sensibilité de modèles spatialisés -Application à l’analyse coût-bénéfice de projets de prévention des inondations
Lundi 21/01/2013
Vincent Calvez(Laboratoire UMPA, CNRS, ENS Lyon)
Modèles cinétiques pour le mouvement collectif des bactéries
Lundi 14/01/2013 (IUT)
Jean-François Coeurjolly(Laboratoire Jean Kuntzman, Grenoble)
Approche variationnelle pour l'estimation de l'intensité d'un processus spatial
2012
Lundi 17/12/2012
Rachid Senoussi (BioSP)
Quelques réflexions sur des lois de comptage multidimensionnelles dynamiques
Lundi 10/12/2012
Hendrik Davi (URFM)
Peut-on dépasser le pluralisme en écologie par la modélisation ?
Lundi 3/12/2012 (IUT)
Frédéric Lavancier (Université de Nantes)
Aspects statistiques des processus ponctuels déterminantaux
Lundi 26/11/2012
Rachid Cheddadi (Institut des Sciences de l'Evolution, Montpellier)
Refuges glaciaires, vitesse de migration et changement de niche (ou pas)
Lundi 19/11/2012
Liliane Bel (AgroParisTech)
Statistiques des extrêmes spatiaux: application à l'environnement et au climat
Jeudi 15/11/2012
Alfred Stein (Fac. of Geoinformation Science & Earth Observation , University of Twente (Enschede, NL))
Quantifying the changes in land use in developing countries using remote sensing: challenges and resolutions.
Lundi 15/10/2012
Denis Allard (avec Raoul Lopez-Lozano et Frédéric Baret, EMMAH)
Un schéma booléen hiérarchique pour estimer le LAI à partir de photographies hémisphériques
Lundi 23/04/2012
Vincent Garetta (BioSP)
3 méthodes d'inférence pour les gros simulateurs aléatoires : ABC, Inférence indirecte et Emulation / Inference for expensive stochastic simulators
Lundi 16/04/2012
BioSP
Systèmes complexes: definition(s), exemple(s), enjeu(x). Quelles recherches dans l'unité?
Lundi 26/03/2012 (PSH)
Claire williams
Dispersal as a unifying theme
Lundi 19/03/2012
Gaël Raoul
Etude d'un modèle intégro-différentiel pour l'évolution
Lundi 20/02/2012
Constance Xhaard
Estimation de la dispersion chez Melampsora larici-populina dans la vallée de la Durance
Lundi 13/02/2012
Jean-Noël Bacro (Université de Montpellier II)
Processus max-stables et extrêmes spatiaux
Vendredi 3/02/2012
Werner Mueller (Johannes Kepler University, Linz (Autriche))
Space filling and beyond
Lundi 30/01/2012
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.
2011
Lundi 7/11/2011
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.
Lundi 17/10/2011 (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 10/10/2011
Olivier Bonnefon (BioSP)
Simulations de circuits électriques et de mécanismes avec une approche non différentiable
Lundi 3/10/2011
Emilie Haon-Lasportes (BioSP)
ABC-PEP : ABC basé sur des estimations ponctuelles des paramètres (point estimates of parameters)
Lundi 26/09/2011
Tomas Mrkvicka (University of South Bohemai)
Two step estimation for Neyman-Scott point process
Lundi 19/09/2011
Marion Baudino (BioSP)
Modélisation de l'expansion spatiale d'une population sous l'effet de la migration et de l'adaptation
2010
Lundi 8/11/2010 (IUT)
Denis Bosq (Université Pierre et Marie Curie - Paris 6)
Estimation du support d'une loi de probabilité
Lundi 8/11/2010
Tiphaine Le Mao (UMR Ecologie et Evolution, Paris 6)
Lundi 18/10/2010
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
Lundi 11/10/2010
Claire Lavigne & Rachid Senoussi (PSH et BioSP)
Analyse spatiale de données écologiques de comptage: une approche par comparaison de cartes de densité
Lundi 27/09/2010
Messoud Efendiev (Institute of Biomathematics and Biometry, Munich)
Modèle de biofilms
Frédéric Fabre (PV)
Modélisation de l’évolution des populations virales à l’échelle d’un paysage agricole pour la gestion des variétés de plantes résistantes
Lundi 10/05/2010
Franck Picard (CNRS Lyon, Laboratoire de Biometrie et Biologie Evolutive)
Joint Segmentation of multivariate Gaussian Processes. Application to the detection of copy number variations
Vincent Garreta (BioSP)
Approche bayésienne de la reconstruction des paléoclimats à partir du pollen : Vers la modélisation des mécanismes écologiques
Lundi 19/04/2010
Vera Georgescu (BioSP)
Classification basée sur des mélanges de modèles hiérarchiques bivariés
Pascal Monestiez (BioSP)
Modélisation spatiale d'un ensemble de trajectoires d'otaries et des ressources exploitées : aspects 1D profondeurs et 2D géographiques
Julien Fayard
Dynamique de population et mise en place d'une structure génétique spatiale durant une colonisation
Rémy Petit (BIOGECO, INRA Bordeaux)
Conséquences des invasions sur l'hybridation et l'introgression
Anne-Françoise Yao (LMGEM, Centre d’Océanologie de Marseille, Aix-Marseille 2)
Modèles non paramétriques pour des processus spatiaux.
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.
Thierry Marchant (Université de Gand, Belgique)
Vers une approche axiomatique de la bibliométrie
Mathieu Ribatet (Ecole Polytechnique de Lausanne)
Processus max-stables : Vers une géstatistique des extrêmes.
Thomas Laloë (ATER, Université Lyon 1)
Apprentissage statistique : Classification, Régression et Applications
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
Philippe Saint Pierre (Université Pierre et Marie Curie)
Estimation de la survie bivariée
2009
Jeudi 17/12/2009
Etienne Klein (BioSP)
Modélisation et estimation de la dispersion des gènes dans l'espace
Nicolas Verzelen (Inra, Montpellier)
Modèles graphiques et estimation de graphes
Lundi 7/12/2009
Matthieu Vignes (Inra, Toulouse)
Modèles graphiques probabilistes : de la classification de gènes à la reconstruction de réseaux de régulation
Joël Chadœuf (BioSP)
Introduire explicitement les processus ponctuels spatiaux dans les approches indirectes d'estimation de la dispersion du pollen
Elodie Brunel
Estimation non-paramétrique adaptative de la moyenne de vie résiduelle conditionnelle
Lundi 9/11/2009
Bertrand IOSS (EDF)
Analyse de sensibilité globale de sorties spatiales de modèles numériques
Denis Allard (BioSP)
Prédiction d'une variable catégorique spatialisée par un principe de maximun d'entropie
Thèse de Cédric Flecher
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
Cédric Flecher
Répétition de la soutenance de thèse
Florent Bonneu (Université Toulouse I)
Premier séminaire commun avec l'équipe de statistiques de l'IUT STID. Processus ponctuels spatiaux pour l'analyse du positionnement optimal
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
Mrkvicka, Soubeyrand, Chadoeuf
Goodness-of-fit test of the mark distribution in a point process with non-stationary marks
Quentin Page
Application de la télédétection à l'étude rétrospective de la dynamique d'extension d'une espèce forestière : le cas du Cèdre au mont Ventoux
Hervé Richard (BioSP)
Présentation du logiciel Subversion (SVN) et de la forge de Toulouse
6/07/2009
Etienne Klein (BioSP)
Mixed Effects Mating Model
Mardi 30/06/2009
Fadwa Bouhafer
Estimer la répartition spatiale d'adventices à partir de données récoltées selon deux procédés d'échantillonnage différents
Aurélie Gouze
Comparer les répartitions spatiales d’adventices et de rendement.
Lundi 22/06/2009
Benoît
15/06/2009
Wassim Kammoun
11/06/2009
Susan Holmes (Statistics Department, Stanford)
Collection de données in situ avec segmentation in situ
Lundi 8/06/2009
Thomas Boivin et Sandrine Jacquelin
Invasion de Megastigmus Schimitschiki, insecte ravageur des graines de cèdre, dans le sud-est de la France
Lundi 25/05/2009
David Pleydell
Echinococcus multilocularis transmission rates on Tibetan dogs ou survival analysis of Sharka disease (plum pox virus) in Gard
20/05/2009
Vincent Garreta
Lundi 18/05/2009
Samuel Soubeyrand
Modèles de dispersion groupée
lundi 4/05/2009
Benoît
Mardi 21/04/2009
Cédric Flecher
WACS-Gen, un générateur de temps adapté à l'étude de variables asymétriques
Lundi 23/03/2009
Frédéric FABRE, Amandine LEVAN, Caroline COSTA, Catherine WIPF-SCHEIBEL, Hervé LECOQ, Joël CHADOEUF et Cécile DESBIEZ (INRA Avignon)
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
Lundi 23/02/2009
Julien Fayard
Etude de la colonisation du cèdre sur le Ventoux
Lundi 16/02/2009
Vera Georgescu
Exploring spatial and multitype assemblages of species abundances
Lundi 09/02/2009
Aboubacar AMIRI
Sur une famille paramétrique d'estimateurs séquentiels de la densité pour un processus fortement mélangeant
Vendredi 30/01/2009
Emilio Porcu and Jorge Mateu
Approaches for building space-time covariance functions with given margins
Lundi 26/01/2009
Vincent Garreta (Cerege, Aix-en-Provence)
Modélisation spatiale du pollen tombé au sol en fonction de la végétation simulée par un modèle
Lundi 19/01/2009
Patrice Takam Soh
Estimation des caractéristiques des sources d'infection primaire et secondaire pour prévoir l'évolution de la pourriture brune des fruits du cacaoyer