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Massart, Pascal

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Works: 48 works in 90 publications in 3 languages and 880 library holdings
Genres: Conference proceedings 
Roles: Creator
Classifications: QA401, 511.8
Publication Timeline
Key
Publications about  Pascal Massart Publications about Pascal Massart
Publications by  Pascal Massart Publications by Pascal Massart
Most widely held works by Pascal Massart
Concentration inequalities and model selection Ecole d'Eté de Probabilités de Saint-Flour XXXIII - 2003 by Pascal Massart ( )
23 editions published between 2006 and 2007 in English and and held by 609 WorldCat member libraries worldwide
"An overview of a non-asymptotic theory for model selection is given here and some selected applications to variable selection, change points detection and statistical learning are discussed. This volume reflects the content of the course given by P. Massart in St. Flour in 2003. It is mostly self contained and accessive to graduate students."--Jacket
Concentration inequalities : a nonasymptotic theory of independence by Stéphane Boucheron ( Book )
15 editions published in 2013 in English and held by 182 WorldCat member libraries worldwide
An accessible account of the rich theory surrounding concentration inequalities in probability theory, with applications from machine learning and statistics to high-dimensional geometry. This book introduces key ideas and presents a detailed summary of the state-of-the-art in the area making it ideal for independent learning and as a reference
Définition d'un revêtement de synthèse en éclairage routier by Pascal Massart ( Book )
4 editions published between 1972 and 1973 in French and held by 7 WorldCat member libraries worldwide
QUELQUES PROBLEMES DE VITESSE DE CONVERGENCE POUR DES PROCESSUS EMPIRIQUES by Pascal Massart ( Book )
3 editions published in 1987 in French and held by 5 WorldCat member libraries worldwide
LE THEOREME DE DONSKER ASSURE QUE LE PONT BROWNIEN EMPIRIQUE ASSOCIE A N OBSERVATIONS A VALEURS REELLES, INDEPENDANTES ET DE MEME LOI, CONVERGE UNIFORMEMENT SUR LA CLASSE DES INTERVALLES VERS UN PONT BROWNIEN. LE THEOREME HONGROIS (1975) PRECISE LA VITESSE EXACTE DE CETTE CONVERGENCE EN TERMES D'APPROXIMATIONS FORTES. DANS LA VOIE OUVERTE DE R.M. DUDLEY (1978), NOUS EVALUONS LES VITESSES DE CONVERGENCE LORSQUE LA CLASSE DES INTERVALLES EST REMPLACEE PAR UNE CLASSE DE FONCTIONS SATISFAISANT A UNE CERTAINE CONDITION D'ENTROPIE METRIQUE (L'HYPOTHESE D'INDEPENDANCE PEUT ETRE REMPLACEE PAR UNE CONDITION DE FAIBLE DEPENDANCE DE TYPE MELANGE). PAR AILLEURS, NOUS CALCULONS (A UNE PUISSANCE DE LOG(N) PRES), L'ORDRE DE GRANDEUR PRESQUE SUR DE LA DISTANCE DE PROHOROV ENTRE LA DISTRIBUTION UNIFORME SUR UN CUBE ET SA LOI EMPIRIQUE (PROBLEME OUVERT DEPUIS 1968). NOUS DEVELOPPONS A CETTE OCCASION UNE METHODE D'APPROXIMATION QUI, INVESTIE DANS LE PROBLEME DE CALCUL DE LA VITESSE DE CONVERGENCE DU PONT BROWNIEN EMPIRIQUE ASSOCIE A DES OBSERVATIONS A VALEURS DANS UN ESPACE DE DIMENSION D, VERS UN PROCESSUS GAUSSIEN, PERMET DE DEMONTRER UN ANALOGUE DU THEOREME HONGROIS POUR DES CLASSES DE PARTIES CONVENABLES (TYPIQUEMENT, POUR LA CLASSE DES BOULES EUCLIDIENNES OU DES DEMI-ESPACES, LES VITESSES OBTENUES SONT OPTIMALES, A UNE PUISSANCE DE LOG(N) PRES)
Hungarian constructions from the non asymptotic view point by Jean Bretagnolle ( Book )
1 edition published in 1987 in English and held by 3 WorldCat member libraries worldwide
About the constant in the DKW inequality by Pascal Massart ( Book )
1 edition published in 1988 in English and held by 3 WorldCat member libraries worldwide
From model selection to adaptive estimation by Lucien Birgé ( Book )
1 edition published in 1995 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide
Estimation minimax et adaptative dans un cadre absolument régulier by GABRIELLE VIENNET ( Book )
1 edition published in 1996 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide
CETTE THESE EST CONSACREE A L'ETUDE DE CERTAINS ESTIMATEURS NON PARAMETRIQUES D'UNE DENSITE OU D'UNE FONCTION DE REGRESSION LORSQUE LES OBSERVATIONS SONT STATIONNAIRES MAIS NON NECESSAIREMENT INDEPENDANTES. NOUS NOUS ATTACHERONS A MONTRER QUE LA NOTION DE MELANGE QUE L'ON APPELLE ABSOLUE REGULARITE FOURNIT UN CADRE PROBABILISTE CONVENABLE POUR METTRE EN LUMIERE LA ROBUSTESSE DES METHODES D'ESTIMATION ENVISAGEES VIS A VIS D'UNE FAIBLE PERTURBATION DE L'INDEPENDANCE DES DONNEES. PLUS PRECISEMENT, LE PROBLEME CONSISTE A ESTIMER UNE FONCTION S A PARTIR DE N OBSERVATIONS ISSUES D'UN PROCESSUS STATIONNAIRE ABSOLUMENT REGULIER. S REPRESENTE SOIT LA DENSITE STATIONNAIRE, SOIT LA FONCTION DE REGRESSION SI ON OBSERVE UN COUPLE DE VARIABLES ALEATOIRES. TOUT D'ABORD, EN FAISANT DES HYPOTHESES A PRIORI SUR LA FONCTION S DU TYPE S A SUPPORT COMPACT DANS UN ESPACE DE BESOV, NOUS ETUDIONS LES VITESSES DE CONVERGENCE D'ESTIMATEURS LINEAIRES (TELS LES ESTIMATEURS A NOYAU OU PAR PROJECTION) ET DE CERTAINS ESTIMATEURS PAR MINIMUM DE CONTRASTE SUR CRIBLES. SOUS UNE FAIBLE CONDITION SOMMATOIRE SUR LES COEFFICIENTS DE MELANGE, LES VITESSES OBTENUES SONT LES MEMES QUE CELLES CONNUES COMME ETANT OPTIMALES DANS LE CAS INDEPENDANT. LES DEMONSTRATIONS SONT BASEES SUR DEUX RESULTATS PROBABILISTES IMPORTANTS: UNE NOUVELLE INEGALITE DE COVARIANCE ET UNE INEGALITE DE MOMENT TYPE ROSENTHAL. NOUS ETUDIONS ENSUITE DES RESULTATS D'ESTIMATION ADAPTATIVE PERMETTANT DE S'AFFRANCHIR DES HYPOTHESES A PRIORI CONCERNANT LA REGULARITE DE S. NOUS PROPOSONS DEUX ESTIMATEURS DE LA DENSITE CONSTRUITS PAR SEUILLAGE GLOBAL DES COEFFICIENTS D'ONDELETTES (LA DEPENDANCE DES DONNEES APPARAIT DANS LEUR CONSTRUCTION VIA UNE CONDITION SOMMATOIRE) ET NOUS MONTRONS LEURS PROPRIETES D'ADAPTATIVITE. L'IDEE DE PREUVE EST NOUVELLE ET SE BASE SUR UN RESULTAT INTERESSANT DE TALAGRAND QUE NOUS GENERALISONS AUX VARIABLES MELANGEANTES. CE RESULTAT FOURNIT UN CONTROLE DU SUPREMUM DU PROCESSUS EMPIRIQUE SUR UNE CLASSE CONVENABLE DE FONCTIONS
Minimum contrast estimators on sieves : revised March 1995 by Lucien Birgé ( Book )
1 edition published in 1995 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide
The functional central limit theorem for strongly mixing processes by Paul Doukhan ( Book )
1 edition published in 1992 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide
Estimation de fonctionnelles d'une densité à partir d'observations directes ou censurées by Denis Bitouze ( Book )
1 edition published in 1995 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide
SOIT UNE MESURE DE PROBABILITE P, DE DENSITE F, DEFINIE SUR UN ESPACE MESURABLE H. ON DISPOSE D'UN N-ECHANTILLON DE VARIABLES ALEATOIRES STATIONNAIRES, A VALEURS DANS UN ESPACE MESURABLE L ET DONT LA LOI R, POUVANT CONTENIR UN PARAMETRE NUISIBLE, DEPEND DE P VIA UN CERTAIN TYPE DE TRANSFORMATION CONNUE. NOUS ETUDIONS LES PERFORMANCES, EN TERME DE MOMENTS D'ORDRES ENTIERS QUELCONQUES DU RISQUE QUADRATIQUE, DES ESTIMATEURS DE F OBTENUS PAR MINIMUM DE CONTRASTE SUR CRIBLE RELATIVEMENT A UN ESTIMATEUR NONPARAMETRIQUE DE P BATI SUR L'ECHANTILLON DISPONIBLE ; NOUS PROUVONS QUE LES RESULTATS, DEJA ETABLIS DANS LE CAS OU P ET R SONT IDENTIQUES, RESTENT VALIDES DANS CE CADRE PLUS GENERAL. NOUS ETUDIONS ENSUITE LES PERFORMANCES DES ESTIMATEURS DE FONCTIONNELLES INTEGRALES NON LINEAIRES DE F PAR SUBSTITUTION DES ESTIMATEURS SUS-CITES DE F ; DANS LE CAS EUCLIDIEN ET LORSQUE L'INDICE DE REGULARITE DE F DEPASSE LA MOITIE DE LA DIMENSION DE L'ESPACE SOUS-JACENT, NOUS DEMONTRONS QUE LA VITESSE SEMIPARAMETRIQUE EST ATTEINTE PAR TOUS CES ESTIMATEURS DANS LE CAS OU P ET R SONT IDENTIQUES, PAR L'UN DE CES ESTIMATEURS DANS LE CAS DU MODELE CENSURE UNIVARIE. NOUS ETABLISSONS AUSSI DEUX NOUVELLES INEGALITES EXPONENTIELLES POUR L'ESTIMATEUR DE KAPLAN-MEIER DEFINI DANS MODELE CENSURE UNIVARIE. LA PREMIERE EST DE TYPE DVORESKY-KIEFER-WOLFOWITZ ; ELLE FACTURE DE MANIERE EXPONENTIELLE ET NON ASYMPTOTIQUE LA PROBABILITE DE MOYENNE DEVIATION (DE L'ORDRE D'UNE CONSTANTE DIVISEE PAR LA RACINE CARREE DE N) DE L'ESTIMATEUR DE KAPLAN-MEIER. LA SECONDE INEGALITE FACTURE ELLE AUSSI DE MANIERE EXPONENTIELLE ET NON ASYMPTOTIQUE LA PROBABILITE DE MOYENNE DEVIATION DU MODULE DE CONTINUITE DU PROCESSUS DE KAPLAN-MEIER ; ELLE GENERALISE L'INEGALITE DE MEME TYPE OBTENUE POUR LE MODULE DE CONTINUITE DU PROCESSUS EMPIRIQUE
Ecole d'ete de probabilites de Saint-Flour by Pascal Massart ( Book )
in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide
A sharp concentration inequality with applications by Stéphane Boucheron ( Book )
2 editions published in 1999 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide
Sélection d'histogrammes ou de modèles exponentiels de polynômes par morceaux à l'aide d'un critère de type Akaike by GWENAELLE CASTELLAN ( Book )
1 edition published in 2000 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide
L'OBJET DE CETTE THESE EST LA VALIDATION DU CRITERE D'AKAIKE EVENTUELLEMENT MODIFIE POUR SELECTIONNER UN HISTOGRAMME OU UN MODELE EXPONENTIEL DE POLYNOMES PAR MORCEAUX. SOIT $ M, M , M N UNE COLLECTION D'ESTIMATEURS DU MAXIMUM DE VRAISEMBLANCE D'UNE DENSITE S ISSUE D'UN ECHANTILLON DE N VARIABLES ALEATOIRES INDEPENDANTES ET IDENTIQUEMENT DISTRIBUEES, SUR UNE FAMILLE DE MODELES S M, M , M N. ON CHOISIT UN MODELE PARMI CETTE COLLECTION EN MINIMISANT LE CRITERE - P N(LOG $ M) + PEN N(M) EN M , M N (P N EST LA MESURE EMPIRIQUE ET PEN N EST UNE PENALITE DEPENDANT DU MODELE S M). CECI CONDUIT A L'ESTIMATEUR DU MAXIMUM DE VRAISEMBLANCE PENALISE $ = $ $. LE BUT EST DE COMPARER LE RISQUE R(S, $) DE L'ESTIMATEUR $ AU PLUS PETIT DES RISQUES INF M , M N R(S, $ M). DANS LA PREMIERE PARTIE, NOUS ETUDIONS LA COLLECTION DES ESTIMATEURS PAR HISTOGRAMME ASSOCIEE A UNE FAMILLE DE PARTITIONS M N. NOUS DEMONTRONS QUE, SI C 1 > 1/2, ALORS TOUTE PENALITE DE LA FORME PEN N(M) = C 1D M(1 + L M) 2/N OU D M = |M| 1, ET L M EST UN TERME CORRECTIF TENANT COMPTE DE LA COMPLEXITE DE M N, FOURNIT UNE BORNE DE RISQUE NON-ASYMPTOTIQUE POUR L'ESTIMATEUR PENALISE CORRESPONDANT. AINSI, LORSQUE LA FAMILLE DE PARTITIONS EST FORMEE DE PARTITIONS REGULIERES SUR 0,1, NOUS VALIDONS LE CRITERE D'AKAIKE (1973), CORRESPONDANT A PEN N(M) = D M/N, ET NOUS METTONS EN EVIDENCE L'INTERET D'UNE CORRECTION DE SECOND ORDRE AMELIORANT CE CRITERE NON-ASYMPTOTIQUEMENT. POUR UNE FAMILLE DE PARTITIONS IRREGULIERES SUR 0,1, AU CONTRAIRE, IL EST NECESSAIRE DE PRENDRE UNE PENALITE PLUS LOURDE : PEN N(M) = D M/N LOG CD M/N, POUR OBTENIR UNE BORNE DE RISQUE NON AMELIORABLE D'UN POINT DE VUE MINIMAUX. DANS LA SECONDE PARTIE, NOUS GENERALISONS UNE PARTIE DES RESULTATS SUR LES HISTOGRAMMES AUX MODELES EXPONENTIELS DE POLYNOMES PAR MORCEAUX
Potentiel de réserves d'un bassin pétrolier modélisation et estimation by Vincent Lepez ( Book )
1 edition published in 2002 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide
L'objectif de cette thèse est de construire un modèle statistique de la distribution des tailles des gisements d'hydrocarbures qui existent dans le sous-sol d'un bassin sédimentaire, ainsi que de celle des découvertes déjà effectuées. L'estimation des paramètres de ce modèle via l'estimation de la densité des observations par sélection de modèles de polynômes par morceaux par maximum de vraisemblance pénalisé nous permet de déduire des estimations du nombre de gisements restant à découvrir, par classe de taille. Nous supposons que l'ensemble des tailles des champs qui existent dans la nature est un échantillon d'effectif inconnu d'une loi de Lévy-Pareto de paramètre lui-même inconnu. Les champs déjà découverts en représentent un sous échantillon sans remise biaisé par un "effet taille", dont les probabilités d'inclusion sont à estimer. Nous montrons que la densité des observations est le produit de la densité sous-jacente et d'une fonction de pondération inconnue représentant le biais dans le tirage. Une partition arbitraire de l'intervalle des tailles étant fixée (un modèle), les solutions analytiques des programmes de maximisation de la vraisemblance permettent d'estimer le paramètre de la loi sous-jacente ainsi que la fonction de pondération supposée en escalier et basée sur la partition. Nous ajoutons éventuellement une contrainte de monotonie sur cette dernière, rendant compte du fait que plus un objet est grande taille et plus sa probabilité d'avoir été découvert est importante. Des estimateurs de type Horvitz-Thompson permettent alors de conclure. Nous faisons ensuite varier les partitions au sein de différentes classes et démontrons un théorème de sélection de modèles permettant de choisir la partition la mieux adaptée, en terme de risques Hellinger et Kullback de l'estimateur associé. Nous concluons par des simulations, ainsi que plusieurs applications à des données réelles de bassins sédimentaires de quatre continents pour illustrer les aspects tant théoriques que pratiques de notre modélisation
Quelques problèmes de sélection de modèles construction de tests adaptatifs, ajustement de pénalités par des méthodes de bootstrap by Magalie Fromont ( Book )
1 edition published in 2003 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide
L'approche non asymptotique de la sélection de modèles par pénalisation initialement proposée par Birgé et Magsart pour l'estimation adaptative a pu s'appliquer à de nombreux problèmes statistiques. Cette thèse, consacrée à la construction de tests adaptatifs et de règles de classification dans des cadres non paramétriques, s'inscrit précisément dans cette lignée. Dans une première partie, nous considérons le cadre d'un modèle de densité, où la densité s est supposée appartenir à L2(R). Nous proposons des tests d'adéquation de s à une densité donnée ou à une famille de translation/échelle. Nous décrivons des classes d'alternatives pour lesquelles ces tests ont une puissance prescrite, puis nous montrons qu'ils sont adaptatifs au sens du minimax (à un éventuel facteur logarithmique près) sur des classes de Holder ou des boules de Besov. Une deuxième partie, motivée par une application en vibrométrie laser, traite du problème de la détection d'un signal périodique dans le cadre d'un modèle de régression gaussienne de design régulier. Après une étude des vitesses de séparation minimax sur des boules de l'espace de Sobolev périodique à variance connue, nous présentons un test valable à période et variance inconnues et adaptatif (à un facteur logarithmique près) sur ces boules de Sobolev. Dans une troisième partie, nous envisageons le cadre plus atypique de la classification binaire. Nous construisons de nouvelles règles de classification par minimisation d'un critère défini comme la somme de l'erreur de classification empirique et d'un terme de pénalité basé sur des échantillons bootstrap des observations. Ces règles vérifient des inégalités de type "oracle" et atteignent le risque minimax global sur les classes de Vapnik-Chervonenkis. Les méthodes développées dans cette thèse s'inspirent de la théorie des processus empiriques. Chaque résultat théorique avancé est par ailleurs illustré par une étude expérimentale
Invariance principles for absolutely regular empirical processes by Paul Doukhan ( Book )
1 edition published in 1992 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide
Estimation adaptative de l'intensité de certains processus ponctuels par sélection de modèle by Patricia Reynaud-Bouret ( Book )
1 edition published in 2002 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide
L'objet de cette thèse est d'adapter des techniques de sélection de modèle au cadre particulier de l'estimation d'intensité de processus ponctuels. Plus précisément, nous voulons montrer que les estimateurs par projection pénalisés de l'intensité sont adaptatifs soit dans une famille d'estimateurs par projection, soit pour le risque minimax. Nous nous sommes restreints à deux cas particuliers : les processus de Poisson inhomogènes et les processus de comptage à intensité multiplicative d'Aalen. Dans les deux cas, nous voulons trouver une inégalité de type oracle, qui garantit que les estimateurs par projection pénalisés ont un risque du même ordre de grandeur que le meilleur estimateur par projection pour une famille de modèles donnés. La clé qui permet de prouver des inégalités de type oracle est le phénomène de concentration de la mesure ou plus précisément la connaissance d'inégalités exponentielles, qui permettent de contrôler en probabilité les déviations de statistiques de type khi-deux au dessus de leur moyenne. Nous avons prouvé deux types d'inégalités de concentration. La première n'est valable que pour les processus de Poisson. Elle est comparable en terme d'ordre de grandeur à l'inégalité de M. Talagrand pour les suprema de processus empiriques. La deuxième est plus grossière mais elle est valable pour des processus de comptage beaucoup plus généraux. Cette dernière inégalité met en œuvre des techniques de martingales dont nous nous sommes inspirés pour prouver des inégalités de concentration pour des U-statistiques dégénérées d'ordre 2 ainsi, que pour des intégrales doubles par rapport à une mesure de Poisson recentrée. Nous calculons aussi certaines bornes inférieures pour les risques minimax et montrons que les estimateurs par projection pénalisés atteignent ces vitesses
Fiabilité des semi-conducteurs, tests accélérés, sélection de modèles définis par morceaux et détection de sur-stress by Marc Lavarde ( Book )
1 edition published in 2007 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide
This thesis deals with the using of accelerating data and regression model selection for high technology field: semiconductor chips. The accelerating trail gives us regression frameworks. The aim of the accelerating test consists on fitting the logarithm of the lifetime through the use of some function f, called the acceleration function. However, accelerating data may have misleading and complex comportment. In order to adapt the model with such data, we have proposed to detect the changes on the comportment of the acceleration function. We have considered a collection of piecewise acceleration models candidate to the estimation. For each model candidate we have estimated the least-squares estimation. And we have selected the final estimator using a penalized criterion. The penalized estimator is optimal approximation of the reality since the quadratic risk of penalized estimator is bounded by the minimal risk upon every least-squares estimators candidates. Moreover, this oracle inequality is non asymptotic. Furthermore, we have considered classical reliability cases: the Lognormal case associating with some fatigue failure, and the Weibull case associating with some choc failure. Lastly we have implemented model selection tools in order to realise survey study without a priori on the acceleration models and to use overstress trials
An adaptative compression algorithm in Besov spaces by Lucien Birgé ( Book )
1 edition published in 1996 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide
 
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Massart, P.
Massart, P. (Pascal)
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