| Description : |
Les geostatistiques classiques, souvent basees sur une hypothese de normalite et donc d'independance
asymptotique, sont clairement inappropriees lorsque l'on s'interesse a la modelisation des extr^emes d'un
processus stochastique. Dans cette presentation, nous allons introduire une methodologie proche des
geostatistiques mais parfaitement bien fondee pour l'etude des extr^emes de processus stochastiques.
Soient Y1; Y2; : : : des replications i.i.d. d'un processus stochastique dont les trajectoires seront sup-
posees continues. Nous allons nous interesser au processus limite
max
i1
Yi(x) ô€€€ bn(x)
an(x)
x2Rd
ô€€€! fZ(x)gx2Rd ; n ! +1
ou an(x) > 0 et bn(x) sont des suites de fonctions continues. Le processus limite Z(x), des lors qu'il est
non degenere, est forcement max-stable [de Haan, 1984]. Les processus max-stables forment donc une
classe de processus valides pour la modelisation spatiale des extr^emes.
Dans cette presentation, nous commencerons donc par introduire les processus max-stables en donnant
notamment une representation spectrale ainsi que quelques exemples. Ensuite nous parlerons inference
et plus particulierement de vraisemblances composites [Lindsay, 1988] et de selection de modeles sous
\misspeci cation" [Kent, 1982]. En n, une application sur la modelisation des precipitations extr^emes
autour de Zurich sera donnee. |
| Equipe organisatrice : |
Probabilités et Statistiques |
| Jury (Thèse / HDR) : |
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| Orateur : |
Mathieu Ribatet |
| Titre (Thèse / HDR) : |
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| Université Orateur : |
EPFL Lausanne |
| URL Orateur : |
http://people.epfl.ch/mathieu.ribatet |
| Ressource : |
Laboratoire J.A.Dieudonné - Salle de conférence |
| Date de début : |
11:30 - jeudi 18 février 2010 |
| Durée : |
1 heure(s) |
| Date de fin : |
12:30 - jeudi 18 février 2010 |
| Type : |
Séminaire |
| Réservation effectuée par : |
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| Dernière mise à jour : |
17:20 - jeudi 07 février 2013 |