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Livre

[14] Inference and Prediction in large dimensions (en collaboration avec D. Bosq).

Paru en Septembre 2007, 316 pages, dans la collection John Wiley & Sons - Dunod.
Voir la table des matières.

Articles soumis ou publiés

[13] Prediction and nonparametric regression estimation in continuous time

(En collaboration avec D. Bosq), en révision.

[12] Assessing the number of mean-square derivatives of a Gaussian process.

(En collaboration avec C. Vial), à paraître dans Stoch. Process. & Applications. (.pdf)

[11] Optimal adaptive sampling schemes for density estimation.

J. Statist. Plann. Inference, 2006, 136, p. 2898-2917. (.pdf)

[10] Sample paths adaptive density estimator.

Math. Methods Statist., 2004, 13, 2, p.123-152. (.pdf)

[9] Local superefficiency of data-driven projection density estimators in continuous time.

(En collaboration avec D. Bosq). Statist. Oper. Research Trans., 2004, 28, 1, p.37-54. (.pdf)

[8] Local Hölder exponent estimation for multivariate continuous time processes.

J. Nonparam. Statist., 2003, 16, 1-2, p. 227-244, (.pdf)

[7] Modelization and nonparametric estimation for a dynamical system with noise.

(En collaboration avec D. Bosq et D.Guégan). Statist. Inf. Stoch. Proc., 2003, 6, 3, p. 267-290. (.pdf)

[6] Optimal sampling for density estimation in continuous time .

(En collaboration avec B. Pumo). J. Time Ser. Anal., 2003, 24, 1, p.1-23. (.pdf)

[5] Estimation of local smoothness coefficients for continuous time processes.

Statist. Inf. Stoch. Proc., 2002, 5, 1, p. 65-93. (.pdf)

[4] Estimation of the asymptotic variance of local time density estimators for continuous time processes.

(En collaboration avec F. Merlevède), Math. Methods Statist., 2000, 9, 3, p. 270-296. (.pdf)

[3] A family of minimax rates for density estimators in continuous time.

(En collaboration avec D. Bosq), Stochastic Anal. Appl., 2000, 18, 6, p. 871-900. (.pdf)

[2] Accurate rates of density estimators for continuous time processes.

(En collaboration avec D. Bosq), Stat. and Probab. Letters, 1997, 33, p. 185-191. (.pdf)

[1] Estimation de la densité pour des trajectoires non directement observables.

Publ. Inst. Stat. Univ. Paris, 1996, XXXX, 2, p. 21-36. (.pdf)

Comptes-Rendus

[CR6] Estimation du nombre de dérivées d'un processus Gaussien.
(En collaboration avec C. Vial) C. R. Math. Acad. Sci. Paris (2006) 343, 10, p. 661-664. Résumé(.pdf)

[CR5] Estimation adaptative de la densité avec données échantillonnées.
C. R. Acad. Sci. Paris Sér. I Math., 2003, 337, p. 675–678 Résumé(.pdf)

[CR4] Estimation du coefficient de régularité locale d'une trajectoire de processus.
C. R. Acad. Sci. Paris Sér. I Math., 2002, 334, 2, p. 145-148. Résumé(.pdf)

[CR3] Estimation de la densité invariante d'un système dynamique bruité.
C. R. Acad. Sci. Paris Sér. I Math., 1999, 329, p. 221-224. Résumé(.pdf)

[CR2] Estimation non paramétrique de la densité pour des processus à temps continu: vitesses minimax.
C. R. Acad. Sci. Paris Sér. I Math., 1997, 325, p. 527-530. Résumé(.pdf)

[CR1] Estimation de la densité pour des processus bruités à temps continu.
C. R. Acad. Sci. Paris Sér. I Math., 1995, 321, p. 623-626. Résumé(.pdf)

Pré-publications et travaux en préparation

[T7] Nonparametric regression in the sampled case with missing data, en préparation.

[T6] Estimating the regularity of a Gaussian process using quadratic variations, manuscrit (21 pages).

[T5] Assessing the number of mean-square derivatives of a Gaussian process. (En collaboration avec C. Vial).
Prépublications MODALX, 2006-4, 28 pages.

[T4] Mémoire d'habilitation: Contributions à la statistique fonctionnelle des processus,
58 pages, 2004. Fichier (.pdf, 586 Ko).

[T3] Optimal sampling for density estimation in continuous time.
(En collaboration avec B. Pumo). Prépublications L.S.T.A., 2002-2.

[T2] Modelization and nonparametric estimation for a dynamical system with noise.
(En collaboration avec D. Bosq et D. Guégan). Document de travail du C.R.E.S.T., 9857, décembre 1998.

[T1] Estimation non paramétrique pour des processus à temps continu bruités ou partiellement observés .
Thèse de l'université Paris 6. 144 pages, 1997. Fichier (.pdf, 541 Ko).