Présentation Formation et parcours Communications Publications et activités scientifiques Enseignements Software

Conférences :

Juillet 2022, 12th World Congress on Genetics Applied to Livestock Production, Rotterdam: Impact of a non-Gaussian dependence structure on REML estimation of the bivariate genetic animal model for populations undergoing selection. [Abstract here], [slides here]

Juin 2022
,
53e journées de statistiques, Lyon: Impact d'une copule non-Gaussienne dans l'estimation REML du modèle de génétique animal bivarié pour des populations sous séléction. [slides here]

Novembre
2021, Conférence de clôture du programme PanoRISK : Un estimateur explicite pour le GLM à variables explicatives catégorielle. [Slides]

Octobre 2021, Journées biostat et bioinfo de Genetoul, Inrae, Toulouse : Impact d'une structure de dépendence résiduelle non-Gaussienne dans l'estimation REML du modèle génétique animal bivarié. Présentation et slides disponibles [slides here]

Avril 2021, « Assessing the impact of a non-Gaussian dependence structure in the REML estimation of the multivariate genetic model » European Mathematical Genetics Meeting 2021, abstract here

Janvier 2021, Conférence de l'Idr-r2a: Modèles Linéaires Généralisés à variables catégorielles, avec Alexandre Brouste, Mahmoud Dadssi, Christophe Dutang, Pierre Deshayes, Anne Dugast, Erwan Galès, Pierre Gohlen, Camille Millon de Villeroy et Tom Rohmer  [Vidéo]

Juin 2020, « Autour d'estimateurs du Maximum de Vraisemblance explicites pour le modèle linéaire généralisé dans le cas de covariables catégorielles » 52e Journées de statistiques, Nice (congré annulé, Covid19), abstract here

Juin 2019«Régression non-linéaire pour l'analyse d'un médicament anticancéreux par diffusion de Raman exaltée de Surface », abstract here 
51e journées de statistiques, Nancy

Juin 2017, «Test non-paramétrique de détection de rupture dans la dépendences d'observations multivartiées», abstract here , 49e journée de la Statistique, Avignon.

Juin 2014
, «Un test de détection de rupture dans la copule d'observations fortement mélangeantes, fondé sur le rho de Spearman multivarié
», abstract here , 46e journées de de Statistiques, Rennes.

Vie d'Unité:

Mars 2022, Séminaire d'unité GenPhySE, Sète. Animation jointe avec Silvia T. Rodriguez-Ramilo et Frédéric Douhard. Atelier: Modélisation et simulation dans la recherche scientifique. Slides disponiblies ici

Novembre 2019, Animation scientifique GenPhySE, Inrae, Toulouse : Autour de l'outil statistique Copule et des tests non-paramétriques de détection de rupture dans la dépendance entre les composantes d'observations multivariées. Présentation du parcours et du projet à INRAE Slides disponibles ici.

Communications en séminaire : 

[22]  Septembre 2019, séminaire R User group Toulouse, «Analyse de la dépendance avec R, une brève introduction aux copules», Slides disponibles ici

[21]
  Mai 2019, séminaire du LJK de Grenoble, «Closed-form Likelihood Estimator for Generalized Linear Models in the case of categorical explanatory variables: application to insurance loss modeling». Slides disponibles ici

[20]
Avril 2019, séminaire du CMAP école polytechnique Paris Saclay, «Non-linear regression model in therapeutic monitoring of an
anticancer molecule by Surface Raman Enhanced Spectroscopy
»,  Tom Rohmer et Laetitia Le. Slides disponibles ici.

[19]
Mars 2019, séminaire de statistique du laboratoire de mathématiques appliquées de Paris 5, «Autour des tests non-paramétriques de
détection de rupture dans la copule d'observations multivariées
»

[18] Nov
2018, séminaire de  probabilités et statistiques, Laboratoire Mathématiques de Versailles. «Extreme type Generalized Linear Model in insurance loss
modeling
» . Slides disponibles ici.

[17] Avr 2018, séminaire de l'équipe biostatistique, université de Bordeaux, ISPED. «Some regression models for heavy-tailed distributions»

[16] Mar 2018, séminaire de statistique et probabilités, université d'Angers «Closed form Maximum Likelihood Estimation for Generalized Linear
Models in the case of categorical explanatory variables : application to insurance loss modeling
»

[15] Mars 2018, séminaire commun de Statistiques et d'économie de la finance, université du Mans, «Closed form Maximum Likelihood Estimation
for Generalized Linear Models in the case of categorical explanatory variables : application to insurance loss modelling
»

[14]
Décembre 2017, séminaire LMAC Université technologiqie de Compiègne,   «Detection de rupture dans la copule d'observations multivariees avec possibilite de changement dans les lois marginales. Illustration et simulations de Monte Carlo».  Slides disponibles ici.

[13] Mars 2017, séminaire LAREMA Université d'Angers, «Processus de copule empirique séquentiel pour la détéction de rupture dans la dépendance entre les composantes d'observations multivariées».

[12] Décembre 2016, séminaire ISFA, Lyon - Le Mans, «Sequential empirical copula processes for detecting changes in the dependence between the components of multivariate data».

[11] Juillet 2016, séminaire de Statistiques de l'ENSAI Rennes:  «Copulas and sequential empirical processes for detecting changes in the dependence betweenn the components of multivariate data -Illustration and Monte Carlo simulations-».

[10] Mars 2016, séminaire de Statistiques à l'université du Maine:  «Copules et processus empiriques séquentiels, applications aux tests de détection de ruptures -Illustration des méthodes et simulations de Monte Carlo-».

[9] Décembre 2015, séminaire de Statistiques de l'Institut de Mathématique de Bordeaux:  «Test non paramétrique de détection de rupture dans la copuled'observations multivariées avec changement dans les lois marginales -Illustration des méthodes et simulations de Monte Carlo-».

[8] Novembre 2015, séminaire de Statistiques de l'IRMAR Rennes :  Test non paramétrique de détection de rupture dans la copule d'observations multivariées avec changement dans les lois marginale.

[7] Novembre 2015, séminaire de Statistiques de l'Institut de Recherche Mathématique Avancée, Strasbourg:   «Test non paramétrique de détection de rupture dans la copule d'observations multivariées avec changement dans les lois marginales-Illustration des méthodes et simulations de Monte Carlo- .

[6] Octobre 2015, séminaire de l'équipe Biostatistique de l'U897 de l'INSERM à l'ISPED,  « Non parametric tests for detecting changes in the dependence between the components of multivariate data, with or without change in marginal distributions.» 

[5] Mars 2015, séminaire de Statistique de l'Institut de Mathématiques de Toulouse, « Tests non paramétriques de détection de rupture dans la copule d'observations multivariées: adaptation des méthodes au cas de rupture dans les lois marginales »


[4] Janvier 2015séminaire de Statistique, Ensai Rennes, « Tests de détection de rupture dans la dépendance d'observations multivariées »

[3] Octobre 2014, séminaire de Mathématiques Appliquées, Laboratoire Jean Leray, Nantes, « Tests de détection de ruptures dans la copule d'observations multivariées »

[2] Mai 2014, Séminaire de Probabilité et Statistiques Laboratoire Mathématiques appliquées, Pau « Un test non-paramétrique pour la détection de rupture dans la copule d'observations fortement mélangeante basé sur le rho de Spearman multivarié »

[1] Mars 2013, séminaire de la faculté de sciences de l'université de Sherbrooke, Test de détection de rupture et dépendance multivariée.