Laure Sansonnet – Un modèle dinteractions poissoniennes : détection de dépendance et estimation non-paramétrique Carte non disponible Date/heure Date(s) - 17 février 2014 Catégories Pas de Catégories Dans cet exposé, on propose un modèle dinteractions entre deux processus ponctuels, gouverné par une fonction dite de reproduction h, que lon modélise ici par lintensité dun processus de Poisson. Ce modèle peut par exemple être utilisé en neurosciences pour analyser les interactions entre deux neurones au travers leur émission de potentiels daction au cours de lenregistrement de lactivité cérébrale (ou encore en génomique pour étudier les distances favorisées ou évitées entre deux motifs le long du génome). Les neurobiologistes souhaitant savoir si les deux neurones considérés dans létude évoluent indépendamment ou non, on propose de tester la nullité de lintensité h. On construit alors une procédure de test multiple obtenue par lagrégation de tests simples basés sur une méthode de cueillage de coefficients dondelettes. Ce test a de bonnes propriétés théoriques. En effet, on peut assurer son niveau mais aussi sa puissance sous certaines hypothèses. De plus, le test est adaptatif au sens minimax sur des espaces de Besov faibles. Le bon comportement pratique de la procédure de test sera illustré par des simulations. Enfin, on présentera brièvement des résultats destimation non-paramétrique dans ce même cadre. https://sites.google.com/site/lauresansonnet/ Laure Sansonnet[
Laure Sansonnet – Un modèle dinteractions poissoniennes : détection de dépendance et estimation non-paramétrique Carte non disponible Date/heure Date(s) - 17 février 2014 Catégories Pas de Catégories Dans cet exposé, on propose un modèle dinteractions entre deux processus ponctuels, gouverné par une fonction dite de reproduction h, que lon modélise ici par lintensité dun processus de Poisson. Ce modèle peut par exemple être utilisé en neurosciences pour analyser les interactions entre deux neurones au travers leur émission de potentiels daction au cours de lenregistrement de lactivité cérébrale (ou encore en génomique pour étudier les distances favorisées ou évitées entre deux motifs le long du génome). Les neurobiologistes souhaitant savoir si les deux neurones considérés dans létude évoluent indépendamment ou non, on propose de tester la nullité de lintensité h. On construit alors une procédure de test multiple obtenue par lagrégation de tests simples basés sur une méthode de cueillage de coefficients dondelettes. Ce test a de bonnes propriétés théoriques. En effet, on peut assurer son niveau mais aussi sa puissance sous certaines hypothèses. De plus, le test est adaptatif au sens minimax sur des espaces de Besov faibles. Le bon comportement pratique de la procédure de test sera illustré par des simulations. Enfin, on présentera brièvement des résultats destimation non-paramétrique dans ce même cadre. https://sites.google.com/site/lauresansonnet/ Laure Sansonnet[