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Séminaire des doctorants


Les présentations ont lieu le 1er mercredi de chaque mois à 16h en salle 2222 du bâtiment de mathématiques (consulter le plan d'accès au laboratoire), et sont suivies par un petit pot. Ces séances sont ouvertes aux doctorants et post-doctorants d'autres disciplines.
Agenda global au format ical





Janvier 2027


  • Mercredi 20 janvier 2027 - Batisse Thomas

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Décembre 2026


  • Mercredi 02 décembre 2026 - Alberge Thomas

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Novembre 2026


  • Mercredi 18 novembre 2026 - Barjot Artur

    (à venir)

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Octobre 2026


  • Mercredi 07 octobre 2026 - Nourine Hanane

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Septembre 2026


  • Mercredi 23 septembre 2026 - Metodiev Martin

    Bayesian approaches to model selection based on MCMC simulations, with applications in the social sciences (Soutenance Blanche)

    This talk is primarily concerned with the marginal likelihood. The act of reflecting on possible future scenarios based on the marginal likelihood does not impact prior belief due to Bayes’ rule. It will be shown that Bayes’ rule is uniquely defined by this property, in a certain sense. In addition, a new marginal likelihood estimator will be developed, that acts on the output of a Markov chain Monte Carlo sampler by calculating the truncated harmonic mean of the unnormalised posterior densities from the sampled parameter values.

    This talk is also concerned with applications in the social sciences. In the demographic context, an estimator of the covariance matrix of a model of the total fertility rate (TFR) of 195 countries in the United Nations (UN) will be developed. In the sociological context, marginal likelihood estimation will be performed to determine the number of clusters in a social network dataset based on the 2023 United Nations Climate Change Conference (COP28).

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  • Mercredi 16 septembre 2026 - Antoine Rembauville (Université du Mans)

    Filtrage pour des processus à mémoire longue

    Cette présentation porte sur le filtrage. Il consiste à estimer un processus non observable à partir d’observations bruitées. Nous nous intéresserons au comportement asymptotique de l’erreur de filtrage pour des processus à mémoire longue. Deux exemples seront étudiés en particulier : les processus FARIMA(0, d, 0) et le bruit gaussien fractionnaire (FGN). Nous étudierons notamment l’influence de leur densité spectrale sur l’erreur de filtrage asymptotique.

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