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le jeudi 21 mars à 11:00

Patricia Reynaud-Bouret (CNRS-universite de Nice)

Salle 10 de la mezzanine

par Vincent Daubin - 21 mars 2013

Les processus de Hawkes comme modeles statistiques pour la genomique et les neurosciences

Apres une introduction aux modeles de Hawkes multivaries, j’expliquerai en detail en quoi ces processus peuvent etre pertinents pour modeliser les distances evitees ou favorisees entre motifs (ou elements regulateurs de la transcription) le long de la chaine d’ADN, mais aussi pour modeliser les interactions entre trains de potentiels d’action en neurosciences. Apres avoir explique quels sont les principaux moyens pour estimer de maniere parametrique dans ces modeles les fonctions d’interaction, je detaillerai comment s’affranchir d’hypotheses parametriques sur ces fonctions et obtenir une methode statistique qui s’adapte aux donnees sans que l’on ait aucune hypothese majeure a faire. Je finirai en expliquant que l’on peut tester que ces modeles sont valides sur les donnees en question.