[cmath] CONFÉRENCE PRIX CRM-SSC 2019

[Centre de recherches mathematiques]

CONFÉRENCE PRIX CRM-SSC 2019
 
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CONFERENCIER(S) / SPEAKER(S) :
Johanna Nešlehová (McGill University)
 
TITRE / TITLE :
Tales of tails, tiles and ties in dependence modeling/La queue, la tuile, le bris d'égalité et leur rôle dans les modèles de dépendance
 
LIEU / PLACE :
CRM, UdeM, Pav. André-Aisenstadt, 2920, ch. de la Tour, salle 1355
 
DATE :
Le vendredi 4 octobre 2019 / Friday, October 4, 2019
 
HEURE / TIME :
16 h / 4:00 p.m.
 
RESUME / 
La modélisation de la dépendance entre variables aléatoires est omniprésente en statistique. S’agissant d’événements rares à fort impact, tels que des orages violents, des inondations ou des vagues de chaleur, la question revêt une grande importance pour la gestion des risques et pose des défis théoriques. Une approche hautement flexible et prometteuse s’appuie sur la théorie des valeurs extrêmes, la modélisation par copules et l’inférence fondée sur les rangs. Je présenterai trois avancées récentes dans ce domaine. Nous nous intéresserons d’abord à la prise en compte de la dépendance en régime moyen, lorsque les modèles asymptotiques de valeurs extrêmes ne conviennent pas. Nous verrons ensuite quoi faire lorsque le nombre de variables est grand et comment une structure de modèle hiérarchique peut être apprise à partir de matrices de corrélation de rangs de grande taille. Enfin, je ne résisterai pas à l’envie de vous initier à l’univers complexe de l’inférence basée sur les rangs pour les données discrètes ou mixtes.

ABSTRACT :
Modeling dependence between random variables is omnipresent in statistics. When rare events with high impact are involved, such as severe storms, floods or heat waves, the issue is both of great importance for risk management and theoretically challenging. Combining extreme-value theory with copula modeling and rank-based inference yields a particularly flexible and promising approach to this problem. I will present three recent advances in this area. One will tackle the question of how to account for dependence between rare events in the medium regime, in which asymptotic extreme-value models are not suitable. The other will explore what can be done when a large number of variables is involved and how a hierarchical model structure can be learned from large-scale rank correlation matrices. Finally, I won’t resist giving you a glimpse of the notoriously intricate world of rank-based inference for discrete or mixed data.
 
 
Le café sera servi à 15h30 et une réception suivra la conférence au Salon Maurice-L’Abbé (salle 6245).
 
Coffee will be served before the conference and a reception will follow at Salon Maurice-L’Abbé (Room 6245).
 
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http://www.crm.umontreal.ca/prix/prixCRMSSC/prixCRMSSC19_an.shtml <http://www.crm.umontreal.ca/prix/prixCRMSSC/prixCRMSSC19_an.shtml> 
 
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