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1. Multidimensional urban segregation: toward a neural network measure

Author: Marie Cottrell, Aurélien Hazan, Madalina Olteanu, Julien Randon-Furling, SAMM - Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Mathématiques et Informatique Appliquées du Génome à l'Environnement [Jouy-En-Josas] (MaIAGE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), SYNAPSE, Laboratoire Images, Signaux et Systèmes Intelligents (LISSI), Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), and Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM)
Subjects: Physics - Physics and Society, 0209 industrial biotechnology, Computer science, Computer Science::Neural and Evolutionary Computation, FOS: Physical sciences, Physics and Society (physics.soc-ph), 02 engineering and technology, computer.software_genre, Measure (mathematics), 020901 industrial engineering & automation, [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], Artificial Intelligence, Machine learning, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Computational Science and Engineering, Cluster analysis, Difference-map algorithm, Self-organizing maps, Artificial neural network, Segregation, Census, 020201 artificial intelligence & image processing, Data mining, computer, Neural networks, Software
Abstract: We introduce a multidimensional, neural-network approach to reveal and measure urban segregation phenomena, based on the Self-Organizing Map algorithm (SOM). The multidimensionality of SOM allows one to apprehend a large number of variables simultaneously, defined on census or other types of statistical blocks, and to perform clustering along them. Levels of segregation are then measured through correlations between distances on the neural network and distances on the actual geographical map. Further, the stochasticity of SOM enables one to quantify levels of heterogeneity across census blocks. We illustrate this new method on data available for the city of Paris., NCAA S.I. WSOM+ 2017
Published: 2019

2. Stability in Gagliardo-Nirenberg-Sobolev inequalities: flows, regularity and the entropy method

Author: Bonforte, Matteo, Dolbeault, Jean, Nazaret, Bruno, Simonov, Nikita, Instituto de Ciencias Matemàticas [Madrid] (ICMAT), Universidad Autónoma de Madrid (UAM)-Consejo Superior de Investigaciones Científicas [Madrid] (CSIC)-Universidad Complutense de Madrid = Complutense University of Madrid [Madrid] (UCM)-Universidad Carlos III de Madrid [Madrid] (UC3M), CEntre de REcherches en MAthématiques de la DEcision (CEREMADE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Dauphine-PSL, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL), SAMM - Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Fédération Parisienne de Modélisation Mathématique (FP2M), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Méthodes numériques pour le problème de Monge-Kantorovich et Applications en sciences sociales (MOKAPLAN), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Dauphine-PSL, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Project MTM2017-85757-P (Ministry of Science and Innovation, Spain) and the Spanish Ministry of Science and Innovation, through the 'Severo Ochoa Programme for Centres of Excellence in R&D' (CEX2019-000904-S)E.U. H2020 MSCA programme, grant agreement 777822Project EFI (ANR-17-CE40-0030) of the French National Research Agency (ANR)Inria Mokaplan teamDIM Math-Innov of the Region Île-de-France, ANR-17-CE40-0030,EFI,Entropie, flots, inégalités(2017), European Project: 777822,GHAIA(2017), Universidad Autonoma de Madrid (UAM)-Consejo Superior de Investigaciones Científicas [Madrid] (CSIC)-Universidad Complutense de Madrid = Complutense University of Madrid [Madrid] (UCM)-Universidad Carlos III de Madrid [Madrid] (UC3M), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Inria de Paris, and Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CEntre de REcherches en MAthématiques de la DEcision (CEREMADE)
Subjects: intermediate asymptotics, Mathematics::Analysis of PDEs, fast diffusion equation, rates of convergence, stability, Harnack Principle, 26D10, 46E35, 35K55, 49J40, 35B40, 49K20, 49K30, 35J20, Mathematics - Analysis of PDEs, Hardy-Poincaré inequalities, spectral gap, FOS: Mathematics, [MATH.MATH-AP]Mathematics [math]/Analysis of PDEs [math.AP], self-similar Barenblatt solutions, asymptotic behavior, 2020 Mathematics Subject Classification.26D10, 46E35, 35K55, 49J40, 35B40, 49K20, 49K30, 35J20, Gagliardo-Nirenberg inequality, Analysis of PDEs (math.AP), entropy methods
Abstract: The purpose of this work is to establish a quantitative and constructive stability result for a class of subcritical Gagliardo-Nirenberg-Sobolev inequalities which interpolates between the logarithmic Sobolev inequality and the standard Sobolev inequality (in dimension larger than three), or Onofri's inequality in dimension two. We develop a new strategy, in which the flow of the fast diffusion equation is used as a tool: a stability result in the inequality is equivalent to an improved rate of convergence to equilibrium for the flow. The regularity properties of the parabolic flow allow us to connect an improved entropy - entropy production inequality during an initial time layer to spectral properties of a suitable linearized problem which is relevant for the asymptotic time layer. Altogether, the stability in the inequalities is measured by a deficit which controls in strong norms (a Fisher information which can be interpreted as a generalized Heisenberg uncertainty principle) the distance to the manifold of optimal functions. The method is constructive and, for the first time, quantitative estimates of the stability constant are obtained, including in the critical case of Sobolev's inequality. To build the estimates, we establish a quantitative global Harnack principle and perform a detailed analysis of large time asymptotics by entropy methods., Comment: This manuscript merges 2007.03674: Stability in Gagliardo-Nirenberg inequalities and 2007.03419: Stability in Gagliardo-Nirenberg inequalities. Supplementary material with several additions including: Chapter 1 (variational methods) and Chapter 6 (Sobolev's inequality)
Published: 2021

3. Reduced Rivaroxaban Dose Versus Dual Antiplatelet Therapy After Left Atrial Appendage Closure: ADRIFT a Randomized Pilot Study

Author: DIMBY, SOLOHAJA FANIAHA, Duthoit, Guillaume, Silvain, Johanne, Marijon, Eloi, Ducrocq, Gregory, Lepillier, Antoine, Frere, Corinne, Popovic, Batric, Lellouche, Nicolas, Martin-Toutain, Isabelle, Spaulding, Christian, Brochet, Eric, Attias, David, Mansourati, Jacques, Lorgis, Luc, Klug, Didier, Zannad, Noura, Hauguel-Moreau, Marie, Braik, Nassim, Deltour, Sandrine, Ceccaldi, Alexandre, Wang, Hui, Hammoudi, Nadjib, Brugier, Delphine, Vicaut, Eric, Juliard, Jean-Michel, Montalescot, Gilles, CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP], Sorbonne Université (SU)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP), Unité de Recherche sur les Maladies Cardiovasculaires, du Métabolisme et de la Nutrition = Institute of cardiometabolism and nutrition (ICAN), Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP], Sorbonne Université (SU)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU), Paris-Centre de Recherche Cardiovasculaire (PARCC (UMR_S 970/ U970)), Hôpital Européen Georges Pompidou [APHP] (HEGP), Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Hôpitaux Universitaires Paris Ouest - Hôpitaux Universitaires Île de France Ouest (HUPO)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Hôpitaux Universitaires Paris Ouest - Hôpitaux Universitaires Île de France Ouest (HUPO)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université de Paris (UP), Service de cardiologie [CHU Bichat], AP-HP - Hôpital Bichat - Claude Bernard [Paris], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Université Paris Diderot, Sorbonne Paris Cité, Centre cardiologique du Nord (CCN), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Service de Cardiologie [CHRU Nancy], Centre Hospitalier Régional Universitaire de Nancy (CHRU Nancy), Service de Cardiologie [Henri Mondor], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Hôpital Henri Mondor, Laboratoire de Recherche Vasculaire Translationnelle (LVTS (UMR_S_1148 / U1148)), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université de Paris (UP)-Université Sorbonne Paris Nord, Service de Cardiologie (BREST - Cardio), Centre Hospitalier Régional Universitaire de Brest (CHRU Brest), Physiopathologie et épidémiologie cérébro-cardiovasculaire [Dijon] (PEC2), Université de Bourgogne (UB)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC), Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille), Service de cardiologie - Soins intensifs [CHR Metz-Thionville], Centre hospitalier régional Metz-Thionville (CHR Metz-Thionville), Centre de recherche en épidémiologie et santé des populations (CESP), Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Hôpital Paul Brousse-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ), Service des Urgences Cérébro-Vasculaires [CHU Pitié-Salpétriêre], Sorbonne Université (SU)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP), Peking Union Medical College Hospital [Beijing] (PUMCH), Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP), Unité de Recherche sur les Maladies Cardiovasculaires, du Métabolisme et de la Nutrition = Research Unit on Cardiovascular and Metabolic Diseases [IHU ICAN], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Sorbonne Université (SU)-Institut de Cardiométabolisme et Nutrition = Institute of Cardiometabolism and Nutrition [CHU Pitié Salpêtrière] (IHU ICAN), Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Hôpitaux Universitaires Paris Ouest - Hôpitaux Universitaires Île de France Ouest (HUPO)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Hôpitaux Universitaires Paris Ouest - Hôpitaux Universitaires Île de France Ouest (HUPO)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Paris Cité (UPC), SAMM - Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Paris Cité (UPC)-Université Sorbonne Paris Nord, Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Hôpital Paul Brousse-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Service d'Urgences Cérébro-Vasculaires [CHU Pitié-Salpêtrière], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP), Université Panthéon-Sorbonne (UP1), Unité de Recherche Clinique (Groupe Hospitalier Saint Louis - Lariboisière - Fernand Widal [APHP]), Groupe Hospitalier Saint Louis - Lariboisière - Fernand Widal [Paris], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (APHP)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (APHP), Institut de cardiologie [CHU Pitié-Salpêtrière], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (APHP)-CHU Pitié-Salpêtrière [APHP], Paris-Centre de Recherche Cardiovasculaire (PARCC - UMR-S U970), Hôpitaux Universitaires Paris Ouest - Hôpitaux Universitaires Île de France Ouest (HUPO)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (APHP)-Hôpitaux Universitaires Paris Ouest - Hôpitaux Universitaires Île de France Ouest (HUPO)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (APHP)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université de Paris (UP), Service de cardiologie, Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-AP-HP - Hôpital Bichat - Claude Bernard [Paris]-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (APHP), Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (APHP)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-CHU Pitié-Salpêtrière [APHP]-Sorbonne Université (SU), Défaillance Cardiovasculaire Aiguë et Chronique (DCAC), Centre Hospitalier Régional Universitaire de Nancy (CHRU Nancy)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université de Lorraine (UL), Institut Mondor de recherche biomédicale (IMRB), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), Service d'Hématologie Biologique [CHU Pitié-Salpêtrière], Epidémiologie cardiovasculaire et mort subite, Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Consultation Marfan, Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (APHP)-Hôpital Bichat, Optimisation des régulations physiologiques (ORPHY (EA 4324)), Université de Brest (UBO)-Centre Hospitalier Régional Universitaire de Brest (CHRU Brest)-Institut Brestois Santé Agro Matière (IBSAM), Université de Brest (UBO)-Université de Brest (UBO), Laboratoire de Physiopathologie et Pharmacologie Cardio-Métaboliques (U866, Lipides et nutrition, équipe 5) (LPPCM), Lipides - Nutrition - Cancer (U866) (LNC), Université de Bourgogne (UB)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Ecole Nationale Supérieure de Biologie Appliquée à la Nutrition et à l'Alimentation de Dijon (ENSBANA)-Université de Bourgogne (UB)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Ecole Nationale Supérieure de Biologie Appliquée à la Nutrition et à l'Alimentation de Dijon (ENSBANA), Hôpital cardiologique, Université de Lille, Droit et Santé-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille), Sorbonne Université (SU), Service des Urgences Cérébro-Vasculaires [Paris], CHU Pitié-Salpêtrière [APHP], Wuhan University [China], Université de Paris (UP), Hôpital Bichat - Claude Bernard, and Institut de cardiologie [AP-HP Hôpital Pitié-Salpêtrière]
Subjects: clopidogrel, [STAT.AP]Statistics [stat]/Applications [stat.AP], [SDV.MHEP.CSC]Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology/Cardiology and cardiovascular system, atrial appendage, atrial fibrillation, thrombin, rivaroxaban
Abstract: International audience; Background:Percutaneous left atrial appendage closure (LAAC) exposes to the risk of device thrombosis in patients with atrial fibrillation who frequently have a contraindication to full anticoagulation. Thereby, dual antiplatelet therapy (DAPT) is usually preferred. No randomized study has evaluated nonvitamin K antagonist oral anticoagulant after LAAC, and we decided to evaluate the efficacy and safety of reduced doses of rivaroxaban after LAAC.Methods:ADRIFT (Assessment of Dual Antiplatelet Therapy Versus Rivaroxaban in Atrial Fibrillation Patients Treated With Left Atrial Appendage Closure) is a multicenter, phase IIb study, which randomized 105 patients after successful LAAC to either rivaroxaban 10 mg (R10, n=37), rivaroxaban 15 mg (R15, n=35), or DAPT with aspirin 75 mg and clopidogrel 75 mg (n=33). The primary end point was thrombin generation (prothrombin fragments 1+2) measured 2 to 4 hours after drug intake, 10 days after treatment initiation. Thrombin-antithrombin complex, D-dimers, rivaroxaban concentrations were also measured at 10 days and 3 months. Clinical end points were evaluated at 3-month follow-up.Results:The primary end point was reduced with R10 (179 pmol/L [interquartile range (IQR), 129–273], P
Published: 2020

4. Bayesian Variable Selection for Globally Sparse Probabilistic PCA

Author: Pierre-Alexandre Mattei, Pierre Latouche, Charles Bouveyron, Mathématiques Appliquées Paris 5 (MAP5 - UMR 8145), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions (INSMI)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Part of this work was done while Pierre-Alexandre Mattei was visiting University College Dublin, funded by the Fondation Sciences Mathématiques de Paris (FSMP)., Mathématiques Appliquées à Paris 5 ( MAP5 - UMR 8145 ), Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) ( SAMM ), Université Panthéon-Sorbonne ( UP1 ), and Université Panthéon-Sorbonne (UP1)
Subjects: FOS: Computer and information sciences, 0301 basic medicine, Statistics and Probability, Clustering high-dimensional data, Bayesian probability, Machine Learning (stat.ML), Feature selection, unsupervised learning, Model selection, 01 natural sciences, Unsupervised learning, 010104 statistics & probability, 03 medical and health sciences, [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], Statistics - Machine Learning, [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], [ MATH.MATH-ST ] Mathematics [math]/Statistics [math.ST], 0101 mathematics, [ STAT.ML ] Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], Mathematics, Principal components, business.industry, sparsity, Probabilistic logic, Sparse PCA, Pattern recognition, Marginal likelihood, High-dimensional data, 030104 developmental biology, ComputingMethodologies_PATTERNRECOGNITION, Principal component analysis, Artificial intelligence, Statistics, Probability and Uncertainty, business, Variational inference, Sparsity, variable selection
Abstract: Sparse versions of principal component analysis (PCA) have imposed themselves as simple, yet powerful ways of selecting relevant features of high-dimensional data in an unsupervised manner. However, when several sparse principal components are computed, the interpretation of the selected variables is difficult since each axis has its own sparsity pattern and has to be interpreted separately. To overcome this drawback, we propose a Bayesian procedure called globally sparse probabilistic PCA (GSPPCA) that allows to obtain several sparse components with the same sparsity pattern. This allows the practitioner to identify the original variables which are relevant to describe the data. To this end, using Roweis' probabilistic interpretation of PCA and a Gaussian prior on the loading matrix, we provide the first exact computation of the marginal likelihood of a Bayesian PCA model. To avoid the drawbacks of discrete model selection, a simple relaxation of this framework is presented. It allows to find a path of models using a variational expectation-maximization algorithm. The exact marginal likelihood is then maximized over this path. This approach is illustrated on real and synthetic data sets. In particular, using unlabeled microarray data, GSPPCA infers much more relevant gene subsets than traditional sparse PCA algorithms., Comment: An earlier version of this paper appeared in the Proceedings of the 19th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2016)
Published: 2018

5. Average-case complexity of a branch-and-bound algorithm for max independent set under the G(n,p) random model

Author: Bourgeois, Nicolas, Catellier, Rémi, Denat, T, Paschos, Vangelis, Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) ( SAMM ), Université Panthéon-Sorbonne ( UP1 ), Institut de Recherche Mathématique de Rennes ( IRMAR ), Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -AGROCAMPUS OUEST-École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université de Rennes 2 ( UR2 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision ( LAMSADE ), Université Paris-Dauphine-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision (LAMSADE), Université Paris Dauphine-PSL, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), and Bourgeois, Nicolas
Subjects: [INFO.INFO-RO] Computer Science [cs]/Operations Research [cs.RO], [INFO.INFO-RO]Computer Science [cs]/Operations Research [cs.RO], Graphs, Complexity Theory, [ INFO.INFO-RO ] Computer Science [cs]/Operations Research [cs.RO]
Abstract: We study average-case complexity of branch-and-bound for max independent set in random graphs under the G(n, p) distribution. In this model every pair (u, v) of vertices belongs to E with probability p independently on the existence of any other edge. We make a precise case analysis, providing phase transitions between subexponential and exponential complexities depending on the probability p of the random model.
Published: 2017

6. Laguerre estimation under constraint at a single point

Author: Comte, Fabienne, Dion, Charlotte, Mathématiques Appliquées à Paris 5 ( MAP5 - UMR 8145 ), Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) ( SAMM ), Université Panthéon-Sorbonne ( UP1 ), Mathématiques Appliquées Paris 5 (MAP5 - UMR 8145), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions (INSMI)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), and Université Panthéon-Sorbonne (UP1)
Subjects: [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], [ MATH.MATH-ST ] Mathematics [math]/Statistics [math.ST]
Abstract: This paper presents a general methodology for nonparametric estimation of a function s related to a nonnegative real random variable X, under a constraint of type s(0) = c. Three dierent examples are investigated: the direct observations model (X is observed), the multiplicative noise model (Y = XU is observed, with U following a uniform distribution) and the additive noise model (Y = X + V is observed where V is a nonnegative nuisance variable with known density). When a projection estimator of the target function is available, we explain how to modify it in order to obtain an estimator which satises the constraint. We extend risk bounds from the initial to the new estimator. Moreover if the previous estimator is adaptive in the sense that a model selection procedure is available to perform the squared bias/variance trade-o, we propose a new penalty also leading to an oracle type inequality for the new constrained estimator. The procedure is illustrated on simulated data, for density and survival function estimation.
Published: 2017

7. Multidimensional urban segregation : an exploratory case study

Author: Aurélien Hazan, Madalina Olteanu, Julien Randon-Furling, Marie Cottrell, Olteanu, Madalina, Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), and SAMM - Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM)
Subjects: Self-organizing map, [STAT.AP]Statistics [stat]/Applications [stat.AP], Index (economics), Group (mathematics), 0211 other engineering and technologies, Ethnic group, 021107 urban & regional planning, 02 engineering and technology, 01 natural sciences, Metropolitan area, Social group, Variable (computer science), Geography, [STAT.AP] Statistics [stat]/Applications [stat.AP], 11. Sustainability, 0103 physical sciences, Regional science, 010306 general physics
Abstract: Segregation phenomena have long been a concern for policy makers and urban planners, and much attention has been devoted to their study, especially in the fields of quantitative sociology and geography. Perhaps the most common example of urban segregation corresponds to different groups living in different neighbourhoods across a city, with very few neighbourhoods where all groups are represented in roughly the same proportions as in the whole city itself. The social groups in question are usually defined according to one variable: ethnic group, income category, religious group, electoral group, age… In this paper, we introduce a novel, multidimensional approach based on the Self-Organizing Map algorithm (SOM). Working with public data available for the city of Paris, we illustrate how this method allows one to describe the complex interplay between social groups' residential patterns and the geography of metropolitan facilities and services. Further, this paves the way to the definition of a robust segregation index through a comparison between the Kohonen map and the actual geographical map.
Published: 2017

8. Statistical analysis of networks and applications in human sciences

Author: Zreik, Rawya, Mathématiques Appliquées Paris 5 (MAP5 - UMR 8145), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions (INSMI)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Panthéon-Sorbonne (UP1), Université Paris 1 Panthéon Sorbonne, Charles Bouveyron, Pierre Latouche, ZREIK, Rawya, Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), STAR, ABES, Mathématiques Appliquées à Paris 5 ( MAP5 - UMR 8145 ), Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) ( SAMM ), Université Panthéon-Sorbonne ( UP1 ), and Université Panthéon-Sorbonne - Paris I
Subjects: [ MATH ] Mathematics [math], [ INFO ] Computer Science [cs], Données, stochastic bloc model, classification variational expectation maximization, Financial transaction networks, Stochastic block model, subgraphs, [MATH] Mathematics [math], latent Dirichlet allocation, [INFO] Computer Science [cs], Analyse des réseaux, variational expectation maximization, Modèle de bloc stochastique, [MATH.MATH-GM]Mathematics [math]/General Mathematics [math.GM], random subgraph model, [INFO]Computer Science [cs], [MATH]Mathematics [math], Informations complexes, Network structure analysi, textual edges, static network, Méthodes de clustering, categorical edges, dynamic networks, [MATH.MATH-GM] Mathematics [math]/General Mathematics [math.GM], arêtes textuelles, Communication networks, state space model, Classification variational expectation maximizationr, Réseaux dynamiques, arêtes catégorielles, Automatic classification, Graphs, clustering, variational inference
Abstract: Over the last two decades, network structure analysis has experienced rapid growth with its construction and its intervention in many fields, such as: communication networks, financial transaction networks, gene regulatory networks, disease transmission networks, mobile telephone networks. Social networks are now commonly used to represent the interactions between groups of people; for instance, ourselves, our professional colleagues, our friends and family, are often part of online networks, such as Facebook, Twitter, email. In a network, many factors can exert influence or make analyses easier to understand. Among these, we find two important ones: the time factor, and the network context. The former involves the evolution of connections between nodes over time. The network context can then be characterized by different types of information such as text messages (email, tweets, Facebook, posts, etc.) exchanged between nodes, categorical information on the nodes (age, gender, hobbies, status, etc.), interaction frequencies (e.g., number of emails sent or comments posted), and so on. Taking into consideration these factors can lead to the capture of increasingly complex and hidden information from the data. The aim of this thesis is to define new models for graphs which take into consideration the two factors mentioned above, in order to develop the analysis of network structure and allow extraction of the hidden information from the data. These models aim at clustering the vertices of a network depending on their connection profiles and network structures, which are either static or dynamically evolving. The starting point of this work is the stochastic block model, or SBM. This is a mixture model for graphs which was originally developed in social sciences. It assumes that the vertices of a network are spread over different classes, so that the probability of an edge between two vertices only depends on the classes they belong to., Depuis les travaux précurseurs de Moreno (1934), l’analyse des réseaux est devenue une discipline forte, qui ne se limite plus à la sociologie et qui est à présent appliquée à des domaines très variés tels que la biologie, la géographie ou l’histoire. L’intérêt croissant pour l’analyse des réseaux s’explique d’une part par la forte présence de ce type de données dans le monde numérique d’aujourd’hui et, d’autre part, par les progrès récents dans la modélisation et le traitement de ces données. En effet, informaticiens et statisticiens ont porté leurs efforts depuis plus d’une dizaine d’années sur ces données de type réseau en proposant des nombreuses techniques permettant leur analyse. Parmi ces techniques on note les méthodes de clustering qui permettent en particulier de découvrir une structure en groupes cachés dans le réseau. De nombreux facteurs peuvent exercer une influence sur la structure d’un réseau ou rendre les analyses plus faciles à comprendre. Parmi ceux-ci, on trouve deux facteurs importants: le facteur du temps, et le contexte du réseau. Le premier implique l’évolution des connexions entre les nœuds au cours du temps. Le contexte du réseau peut alors être caractérisé par différents types d’informations, par exemple des messages texte (courrier électronique, tweets, Facebook, messages, etc.) échangés entre des nœuds, des informations catégoriques sur les nœuds (âge, sexe, passe-temps, Les fréquences d’interaction (par exemple, le nombre de courriels envoyés ou les commentaires affichés), et ainsi de suite. La prise en considération de ces facteurs nous permet de capturer de plus en plus d’informations complexes et cachées à partir des données. L’objectif de ma thèse été de définir des nouveaux modèles de graphes aléatoires qui prennent en compte les deux facteurs mentionnés ci-dessus, afin de développer l’analyse de la structure du réseau et permettre l’extraction de l’information cachée à partir des données. Ces modèles visent à regrouper les sommets d’un réseau en fonction de leurs profils de connexion et structures de réseau, qui sont statiques ou évoluant dynamiquement au cours du temps. Le point de départ de ces travaux est le modèle de bloc stochastique (SBM). Il s’agit d’un modèle de mélange pour les graphiques qui ont été initialement développés en sciences sociales. Il suppose que les sommets d’un réseau sont répartis sur différentes classes, de sorte que la probabilité d’une arête entre deux sommets ne dépend que des classes auxquelles ils appartiennent.
Published: 2016

9. Diversifier le recrutement public. Le cas des magistrats

Author: Florence Audier, Eric-Guy Mathias, Maya Bacache-Beauvallet, Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Télécom ParisTech, Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), Audier, Florence, and SAMM - Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM)
Subjects: magistrats, [SHS] Humanities and Social Sciences, fonction publique, recrutement, justice, [SHS]Humanities and Social Sciences
Abstract: International audience; Cette étude porte sur les nouvelles formes de recrutement des fonctionnaires en s'intéressant aux carrières et aux parcours professionnels de tous les magistrats entrés par une voie latérale et en activité dans une juridiction. Chacun d'eux a fait l'objet d'un entretien et d'une enquête par questionnaire.
Published: 2016

10. Optimal control and calculus of variations with delay in state space

Author: Koné, Mamadou Ibrahima, Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Université Panthéon-Sorbonne - Paris I, Joël Blot, Koné, Mamadou Ibrahima, Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) ( SAMM ), Université Panthéon-Sorbonne ( UP1 ), Laboratoire SAMM (Paris), STAR, ABES, Université Paris 1 - Panthéon Sorbonne, and Joel Blot
Subjects: [SHS.SOCIO] Humanities and Social Sciences/Sociology, Euler-Lagrange condition, variational calculus with delay, Équation différentielle fonctionnelle linéarisée, Calcul des variations, Résolvante, Resolvent, Théorème de représentation de Riesz, Condition d'Euler-Lagrange, Delay Functional Differential Equations, [SHS.SOCIO]Humanities and Social Sciences/Sociology, Calculus of variation, [MATH.MATH-OC] Mathematics [math]/Optimization and Control [math.OC], [ SHS.SOCIO ] Humanities and Social Sciences/Sociology, Calcul variationnel avec retard, Pontryagin principle, Optimal control, Riesz representation theorem, Equations differentielles retardées, Functional differential equation, Principe de Pontryagin, Contrôle optimal, Équation différentielle fonctionnelle, [MATH.MATH-OC]Mathematics [math]/Optimization and Control [math.OC], Control optimal, Linear delay functional differential equation
Abstract: In this thesis, we have attempted to contribute to the optimization of dynamical problems with delay in state space. We are specifically interested in the viewpoint of Pontryagin who outlined in his book published in 1962 the necessary conditions required for solving such problems. In his work published in 1972, Warga catalogued the possible solutions. Li and al. analyzed the case of periodic control. We will treat an optimal control problem governed by a Delay Functional Differential Equation. Our method is close to the one of P. Michel on dynamical system governed by Ordinary Differential Equations. The main problem ariving out in this approach is the use of the resolvent of the Delay Functional Differential Equation. We also consider with Euler-Lagrange condition in the framework of variational problems with delay., L'objectif de cette thèse est de contribuer à l'optimisation de problèmes dynamiques en présence de retard. Le point de vue qui nous intéressera est celui de Pontryagin qui dans son ouvrage publié en 1962 a donné les conditions nécessaires d'existence de solutions pour ce type de problème. Warga dans son ouvrage publié en 1972 a fait un catalogue des solutions possible, Li et al. ont étudié le cas de contrôle périodique. Notre méthode de démonstration est directement inspirée de la démonstration de P. Michel du cas des systèmes gouvernés par des équations différentielles ordinaires. La principale difficulté pour cette approche est l'utilisation de la résolvante de l'équation différentielle fonctionnelle linéarisée de l'équation différentielle fonctionnelle d'évolution qui gouverne le système. Nous traitons aussi de condition d'Euler-Lagrange dans le cadre d'un problème de calcul variationnel avec retard.
Published: 2016

11. The dynamic random subgraph model for the clustering of evolving networks

Author: Rawya Zreik, Charles Bouveyron, Pierre Latouche, Mathématiques Appliquées Paris 5 (MAP5 - UMR 8145), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions (INSMI)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Mathématiques Appliquées à Paris 5 ( MAP5 - UMR 8145 ), Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) ( SAMM ), Université Panthéon-Sorbonne ( UP1 ), and Université Panthéon-Sorbonne (UP1)
Subjects: Statistics and Probability, Mathematical optimization, State-space representation, Inference, Kalman filter, 01 natural sciences, variational expectation maximization, 010104 statistics & probability, Computational Mathematics, Evolving networks, Dimension (vector space), [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], 0103 physical sciences, Expectation–maximization algorithm, maritime data, Decomposition (computer science), [ MATH.MATH-ST ] Mathematics [math]/Statistics [math.ST], 0101 mathematics, Statistics, Probability and Uncertainty, 010306 general physics, Cluster analysis, Algorithm, Mathematics, State space model, variational inference
Abstract: International audience; In recent years, many clustering methods have been proposed to extract information from networks. The principle is to look for groups of vertices with homogenous connection profiles. Most of these techniques are suitable for static networks, that is to say, not taking into account the temporal dimension. This work is motivated by the need of analyzing evolving networks where a decomposition of the networks into subgraphs is given. Therefore, in this paper, we consider the random subgraph model (RSM) which was proposed recently to model networks through latent clusters built within known partitions. Using a state space model to characterize the cluster proportions, RSM is then extended in order to deal with dynamic networks. We call the latter the dynamic random subgraph model (dRSM). A variational expectation maximization (VEM) algorithm is proposed to perform inference. We show that the variational approximations lead to an update step which involves a new state space model from which the parameters along with the hidden states can be estimated using the standard Kalman filter and Rauch-Tung-Striebel (RTS) smoother. Simulated data sets are considered to assess the proposed methodology. Finally, dRSM along with the corresponding VEM algorithm are applied to an original maritime network built from printed Lloyd's voyage records.
Published: 2016

12. The Stochastic Topic Block Model for the Clustering of Vertices in Networks with Textual Edges

Author: Latouche Pierre, Bouveyron Charles, Zreik Rawya, Mathématiques Appliquées à Paris 5 ( MAP5 - UMR 8145 ), Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) ( SAMM ), Université Panthéon-Sorbonne ( UP1 ), Mathématiques Appliquées Paris 5 (MAP5 - UMR 8145), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions (INSMI)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), and Université Panthéon-Sorbonne (UP1)
Subjects: Statistics and Probability, FOS: Computer and information sciences, Theoretical computer science, Computer science, topic modeling, Inference, 02 engineering and technology, 01 natural sciences, Theoretical Computer Science, Methodology (stat.ME), 010104 statistics & probability, [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Block model, Social media, [ MATH.MATH-ST ] Mathematics [math]/Statistics [math.ST], 0101 mathematics, Cluster analysis, Statistics - Methodology, Random graph, textual edges, Statistical model, Telecommunications network, Computational Theory and Mathematics, Random graph models, 020201 artificial intelligence & image processing, Statistics, Probability and Uncertainty, Network analysis, variational inference, clustering
Abstract: Due to the significant increase of communications between individuals via social media (Facebook, Twitter, Linkedin) or electronic formats (email, web, e-publication) in the past two decades, network analysis has become a unavoidable discipline. Many random graph models have been proposed to extract information from networks based on person-to-person links only, without taking into account information on the contents. This paper introduces the stochastic topic block model (STBM), a probabilistic model for networks with textual edges. We address here the problem of discovering meaningful clusters of vertices that are coherent from both the network interactions and the text contents. A classification variational expectation-maximization (C-VEM) algorithm is proposed to perform inference. Simulated data sets are considered in order to assess the proposed approach and to highlight its main features. Finally, we demonstrate the effectiveness of our methodology on two real-word data sets: a directed communication network and a undirected co-authorship network., Comment: in Statistics and Computing, 2016
Published: 2016
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13. A statistical network analysis of the HIV/AIDS epidemics in Cuba

Author: Stéphan Clémençon, Fabrice Rossi, Hector de Arazoza, Viet Chi Tran, Laboratoire Traitement et Communication de l'Information (LTCI), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Département Images, Données, Signal (IDS), Télécom ParisTech, Matematica y Computacion (MATCOM), Universidad de La Habana [Cuba], Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 (LPP), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille, Chaire MMB (Ec. Polytechnique, MNHN, Fodation X), AECID A2/038418/11, ANR-08-SYSC-0016,VIROSCOPY,Modélisation stochastique et inférence statistique pour la propagation des maladies infectieuses transmissibles: du microscopique au macroscopique(2008), Laboratoire Traitement et Communication de l'Information ( LTCI ), Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris]-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Matematica y Computacion ( MATCOM ), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) ( SAMM ), Université Panthéon-Sorbonne ( UP1 ), Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 ( LPP ), Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), VIROSCOPY ANR-08-SYSC-016-03, MANEGE ANR-09-BLAN-0215, LABEX CEMPI ANR-11-LABX-0007-01,VIROSCOPY ANR-08-SYSC-016-03, LABEX CEMPI ANR-11-LABX-0007-01, Télécom ParisTech-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Université Panthéon-Sorbonne (UP1), Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Laboratoire Paul Painlevé (LPP)
Subjects: FOS: Computer and information sciences, Sexual network, Theoretical computer science, Computer science, Interconnectivity, Statistics - Applications, 01 natural sciences, Giant component, [INFO.INFO-SI]Computer Science [cs]/Social and Information Networks [cs.SI], 010305 fluids & plasmas, 010104 statistics & probability, [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], 0103 physical sciences, Media Technology, Applications (stat.AP), [MATH]Mathematics [math], 0101 mathematics, Cluster analysis, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Social and Information Networks (cs.SI), [ INFO.INFO-SI ] Computer Science [cs]/Social and Information Networks [cs.SI], Modularity (networks), [STAT.AP]Statistics [stat]/Applications [stat.AP], Social network, business.industry, Communication, [ STAT.AP ] Statistics [stat]/Applications [stat.AP], 62P10, 92D30, 91D30, Computer Science - Social and Information Networks, [ SDV.SPEE ] Life Sciences [q-bio]/Santé publique et épidémiologie, contact-tracing, graph-mining, Computer Science Applications, Human-Computer Interaction, [MATH.MATH-PR]Mathematics [math]/Probability [math.PR], Cuban HIV/AIDS epidemics, Graph (abstract data type), social network, [SDV.SPEE]Life Sciences [q-bio]/Santé publique et épidémiologie, Artificial intelligence, business, [ MATH.MATH-PR ] Mathematics [math]/Probability [math.PR], Information Systems, Network analysis, clustering
Abstract: International audience; The Cuban contact-tracing detection system set up in 1986 allowed the reconstruction and analysis of the sexual network underlying the epidemic (5,389 vertices and 4,073 edges, giant component of 2,386 nodes and 3,168 edges), shedding light onto the spread of HIV and the role of contact-tracing. Clustering based on modularity optimization provides a better visualization and understanding of the network, in combination with the study of covariates. The graph has a globally low but heterogeneous density, with clusters of high intraconnectivity but low interconnectivity. Though descriptive, our results pave the way for incorporating structure when studying stochastic SIR epidemics spreading on social networks.
Published: 2015

14. MLGL: An R Package Implementing Correlated Variable Selection by Hierarchical Clustering and Group-Lasso

Author: Grimonprez, Quentin, Blanck, Samuel, Celisse, Alain, Marot, Guillemette, MOdel for Data Analysis and Learning (MODAL), Laboratoire Paul Painlevé (LPP), Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille, Sciences et Technologies-Inria Lille - Nord Europe, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales - ULR 2694 (METRICS), Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille)-Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille)-École polytechnique universitaire de Lille (Polytech Lille), Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales - ULR 2694 (METRICS), Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), We thank Direction Générale de l’Armement (DGA) and Inria for a financial support of Quentin Grimonprez’s PhD, and the CPER Nord-Pas de Calais/FEDER DATA Advanced data science and technologies 2015-2020., Inria Lille - Nord Europe, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 (LPP), Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales - ULR 2694 (METRICS), Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille)-Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille)-École polytechnique universitaire de Lille (Polytech Lille)-Université de Lille, Sciences et Technologies, Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 (LPP), Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Marot, Guillemette
Subjects: Mathematical statistics, group selection, [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], correlated variables, penalized regression, [MATH.MATH-ST] Mathematics [math]/Statistics [math.ST], hierarchical clustering
Abstract: International audience; The MLGL R-package, standing for Multi-Layer Group-Lasso, implements a new procedure of variable selection in the context of redundancy between explanatory variables, which holds true with high dimensional data. A sparsity assumption is made that is, only a few variables are assumed to be relevant for predicting the response variable. In this context, the performance of classical Lasso-based approaches strongly deteriorates as the redundancy strengthens. The proposed approach combines variables aggregation and selection in order to improve interpretability and performance. First, a hierarchical clustering procedure provides at each level a partition of the variables into groups. Then, the set of groups of variables from the different levels of the hierarchy is given as input to group-Lasso, with weights adapted to the structure of the hierarchy. At this step, group-Lasso outputs sets of candidate groups of variables for each value of regularization parameter. The versatility offered by MLGL to choose groups at different levels of the hierarchy a priori induces a high computational complexity. MLGL however exploits the structure of the hierarchy and the weights used in group-Lasso to greatly reduce the final time cost. The final choice of the regularization parameter – and therefore the final choice of groups – is made by a multiple hierarchical testing procedure.
Published: 2023

15. CLASSIFICATION AUTOMATIQUE DE RÉSEAUXDYNAMIQUES AVEC SOUS-GRAPHES : ÉTUDE DUSCANDALE ENRON

Author: Zreik, Rawya, Latouche, Pierre, Bouveyron, Charles, Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Panthéon-Sorbonne (UP1), Mathématiques Appliquées à Paris 5 (MAP5), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) ( SAMM ), Université Panthéon-Sorbonne ( UP1 ), Mathématiques Appliquées à Paris 5 ( MAP5 ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), ZREIK, Rawya, and Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)
Subjects: sous-graphes, [STAT]Statistics [stat], random subgraph model (RSM), [ STAT ] Statistics [stat], state-space model, classification, données Enron, algorithme VEM, — Réseau dynamique, [STAT] Statistics [stat]
Abstract: — In recent years, many random graph models have been proposed to extract information from networks. The principle is to look for com-munities or groups of vertices with homogenous connection profiles. Most of these models are suitable for static networks, that is to say, not taking into account the temporal dimension, but can handle different types of edges, whether binary or discrete. This work is motivated by the need of analysing an evolving network describing email communications between employees of the Enron compagny where social positions play an important role. Therefore, in this paper, we consider the random subgraph model (RSM) which was pro-posed recently to model networks through latent clusters built within known partitions. Using a state space model to characterize the cluster proportions, RSM is then extended in order to deal with dynamic networks. We call the latter the dynamic random subgraph model (dRSM). A variational expectation maximisation (VEM) algorithm is proposed to perform inference. We show that the variational approximations lead to a new state space model from which the parameters along with hidden states can be estimated using the standard Kalman filter and Rauch-Tung-Striebel (RTS) smoother. The me-thodology is finally applied to the Enron email dataset and allows to discover a early reaction of the partners and directors compared to the other employees regarding the coming scandal., Résumé. — Ces dernières années, de nombreux modèles de graphes aléatoires ont été proposés pour extraire des informations à partir de réseaux dans des domaines variés. Le principe de ces modèles consiste à chercher des groupes de nœuds ayant des profils de connexion homogènes. La plupart de ces modèles sont adaptés pour des réseaux statiques ayant des arêtes binaires ou discrètes mais sans prendre en compte la dimension temporelle. Ce travail est motivé par la nécessité d'analyser un réseau dynamique décrivant les communications électroniques (e-mail) entre les employés de l'entreprise Enron où les positions sociales jouent un rôle important. Nous proposons dans cet article une extension au cadre dynamique du modèle de graphe aléatoire RSM qui a été récemment proposé pour modéliser à l'aide de groupes latents des réseaux statiques pour lesquels une partition en sous-graphes est connue. Notre approche est basée sur l'utilisation d'un state-space model pour modéliser l'évolution au cours du temps des proportions des groupes latents. Le modèle ainsi obtenu est appelé modèle de sous-graphes aléatoires dynamiques (dRSM) et un algorithme de type EM variationnel (VEM) est proposé pour en effectuer l'inférence. Nous montrons que les approximations variationnelles conduisent à un nouveau state-space model à partir duquel les paramètres ainsi que les états cachés peuvent être estimés en utilisant le filtre de Kalman et le Rauch-Tung-Striebel (RTS) smoother. La méthodologie est finalement appliquée au jeu des données d'e-mails de l'entreprise Enron et permet de mettre en évidence une réaction anticipée des cadres par rapport aux autres employés concernant le scandale à venir.
Published: 2015

16. Arrêtons les frais ! Pour un enseignement supérieur gratuit et émancipateur

Author: Séverine Chauvel, Pierre Clément, Hugo Harari-Kermadec, Sabina Issehnane, David Flacher, Léonard Moulin, Ugo Palheta, Laboratoire Interdisciplinaire de Recherche sur les Transformations des pratiques Éducatives et des pratiques Sociales (LIRTES), Université Paris-Est (UPE)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), Centre d'Economie de l'Université Paris Nord (ancienne affiliation) (CEPN), Université Paris 13 (UP13)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre d'études de l'emploi (CEE), Ministère de l'Education nationale, de l’Enseignement supérieur et de la Recherche (M.E.N.E.S.R.)-Ministère du Travail, de l'Emploi et de la Santé, Centre d'Economie de l'Université Paris Nord (CEPN), Université Paris 13 (UP13)-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Dynamiques Sociales et Recomposition des Espaces (LADYSS), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)-Université Paris 8 Vincennes-Saint-Denis (UP8)-Université Paris Nanterre (UPN)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institutions et Dynamiques Historiques de l'Économie et de la Société (IDHES), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)-Université Paris 8 Vincennes-Saint-Denis (UP8)-Université Paris Nanterre (UPN)-Université d'Évry-Val-d'Essonne (UEVE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Ecole Normale Supérieure Paris-Saclay (ENS Paris Saclay), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Panthéon-Sorbonne (UP1), École normale supérieure - Cachan (ENS Cachan)-Université Panthéon-Sorbonne (UP1)-Université Paris 8 Vincennes-Saint-Denis (UP8)-Université Paris Nanterre (UPN)-Université d'Évry-Val-d'Essonne (UEVE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national d'études démographiques (INED), Centre Interuniversitaire de Recherche en Education de Lille (CIREL) - EA 4354 (CIREL), Université de Lille, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Université Paris 13 (UP13), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Panthéon-Sorbonne (UP1)-Université Paris 8 Vincennes-Saint-Denis (UP8)-Université Paris Nanterre (UPN)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7), École normale supérieure - Cachan (ENS Cachan)-Université Panthéon-Sorbonne (UP1)-Université Paris 8 Vincennes-Saint-Denis (UP8)-Université Paris Nanterre (UPN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université d'Évry-Val-d'Essonne (UEVE), Sciences Po Institutional Repository, Spire, Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Ecole Normale Supérieure Paris-Saclay (ENS Paris Saclay)-Université d'Évry-Val-d'Essonne (UEVE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Nanterre (UPN)-Université Paris 8 Vincennes-Saint-Denis (UP8)-Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Centre Interuniversitaire de Recherche en Education de Lille - ULR 4354 (CIREL), Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Université Paris Nanterre (UPN)-Université Paris 8 Vincennes-Saint-Denis (UP8)-Université Panthéon-Sorbonne (UP1)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), SAMM - Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), and CCSD, Deleted User
Subjects: Pédagogie, [SHS.SOCIO]Humanities and Social Sciences/Sociology, université, [SHS.SOCIO] Humanities and Social Sciences/Sociology, [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, [SHS.EDU] Humanities and Social Sciences/Education, enseignement supérieur, Formation, [SHS]Humanities and Social Sciences, Scolarité, Économie de l’enseignement supérieur, [SHS] Humanities and Social Sciences, études supérieures
Abstract: Alors que dans les pays anglo-saxons, les frais d'inscription à l'université ne cessent d'augmenter au point de représenter l'une des principales sources d'endettement des étudiants et de leurs familles, ils constituent l'espoir secret d'universités françaises exsangues. Ce livre montre que s'engager ainsi dans la voie de la financiarisation de l'enseignement supérieur ne permet ni d'augmenter les ressources des universités ni de rendre leur financement plus juste. Cela conduit au contraire à une explosion du coût des études, à une subordination des choix d'orientation à la logique marchande et à un accroissement considérable des inégalités entre étudiants, filières et établissements. Refusant la fatalité, ce livre montre qu'un autre modèle de financement des universités est possible. Plus juste et plus efficace, il garantirait également l'autonomie réelle du monde universitaire, conçue non pas comme un privilège indu mais comme la condition de sa capacité à défendre la connaissance et la citoyenneté, sans lesquelles innovation et progrès social ne peuvent exister.
Published: 2015

17. Average-case complexity of a branch-and-bound algorithm for maximum independent set, under the $\mathcal{G}(n,p)$ random model

Author: Bourgeois, N., Catellier, R., Denat, T., Paschos, V. Th., Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) ( SAMM ), Université Panthéon-Sorbonne ( UP1 ), Institut de Recherche Mathématique de Rennes ( IRMAR ), Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -AGROCAMPUS OUEST-École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université de Rennes 2 ( UR2 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), CEntre de REcherches en MAthématiques de la DEcision ( CEREMADE ), Université Paris-Dauphine-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision ( LAMSADE ), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), CEntre de REcherches en MAthématiques de la DEcision (CEREMADE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Dauphine-PSL, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL), Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision (LAMSADE), Université Paris Dauphine-PSL, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Guillemer, Marie-Annick, Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)
Subjects: FOS: Computer and information sciences, [MATH.MATH-PR]Mathematics [math]/Probability [math.PR], Computer Science - Computational Complexity, [MATH.MATH-PR] Mathematics [math]/Probability [math.PR], Computational Complexity (cs.CC), [ MATH.MATH-PR ] Mathematics [math]/Probability [math.PR]
Abstract: We study average-case complexity of branch-and-bound for maximum independent set in random graphs under the $\mathcal{G}(n,p)$ distribution. In this model every pair $(u,v)$ of vertices belongs to $E$ with probability $p$ independently on the existence of any other edge. We make a precise case analysis, providing phase transitions between subexponential and exponential complexities depending on the probability $p$ of the random model.
Published: 2015

18. Combining a Relaxed EM Algorithm with Occam's Razor for Bayesian Variable Selection in High-Dimensional Regression

Author: Pierre-Alexandre Mattei, Julien Chiquet, Charles Bouveyron, Pierre Latouche, Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) ( SAMM ), Université Panthéon-Sorbonne ( UP1 ), Mathématiques Appliquées à Paris 5 ( MAP5 - UMR 8145 ), Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire Statistique et Génome ( SG ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Université d'Évry-Val-d'Essonne ( UEVE ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Panthéon-Sorbonne (UP1), Mathématiques Appliquées Paris 5 (MAP5 - UMR 8145), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions (INSMI)-Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5), Laboratoire Statistique et Génome (SG), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université d'Évry-Val-d'Essonne (UEVE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), and Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions (INSMI)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Statistics and Probability, Feature selection, 02 engineering and technology, occam, 01 natural sciences, 010104 statistics & probability, Lasso (statistics), [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], Linear regression, Expectation–maximization algorithm, Prior probability, Statistics, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, [ MATH.MATH-ST ] Mathematics [math]/Statistics [math.ST], 0101 mathematics, EM algorithm, Selection (genetic algorithm), Occam's razor, computer.programming_language, Mathematics, Numerical Analysis, Model selection, 020206 networking & telecommunications, [STAT.TH]Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH], [ STAT.TH ] Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH], spike-and-slab, high-dimensional data, linear regression, Statistics, Probability and Uncertainty, computer, Algorithm, variable selection
Abstract: International audience; We address the problem of Bayesian variable selection for high-dimensional lin-ear regression. We consider a generative model that uses a spike-and-slab-like prior distribution obtained by multiplying a deterministic binary vector, which traduces the sparsity of the problem, with a random Gaussian parameter vector. The origi-nality of the work is to consider inference through relaxing the model and using a type-II log-likelihood maximization based on an EM algorithm. Model selection is performed afterwards relying on Occam's razor and on a path of models found by the EM algorithm. Numerical comparisons between our method, called spinyReg, and state-of-the-art high-dimensional variable selection algorithms (such as lasso, adap-tive lasso, stability selection or spike-and-slab procedures) are reported. Competitive variable selection results and predictive performances are achieved on both simulated and real benchmark data sets. An original regression data set involving the predic-tion of the number of visitors of the Orsay museum in Paris using bike-sharing system data is also introduced, illustrating the efficiency of the proposed approach. An R package implementing the spinyReg method is currently under development and is available at https://r-forge.r-project.org/projects/spinyreg.
Published: 2015

19. A State-Space Model for the Dynamic Random Subgraph Model

Author: Zreik, Rawya, Latouche, Pierre, Bouveyron, Charles, ZREIK, Rawya, Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Mathématiques Appliquées Paris 5 (MAP5 - UMR 8145), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions (INSMI)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) ( SAMM ), Université Panthéon-Sorbonne ( UP1 ), Mathématiques Appliquées à Paris 5 ( MAP5 - UMR 8145 ), Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), and Université Panthéon-Sorbonne (UP1)
Subjects: [STAT]Statistics [stat], random subgraph model (RSM), [ STAT ] Statistics [stat], state-space model, Dynamic networks, algorithm VEM, subgraphs, clustering, variational inference, [STAT] Statistics [stat]
Abstract: Proceedings of the 23-th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN 2015); International audience; In recent years, many random graph models have been proposed to extract information from networks. The principle is to look for groups of vertices with homogenous connection profiles. Most of these models are suitable for static networks and can handle different types of edges. This work is motivated by the need of analyzing an evolving network describing email communications between employees of the Enron compagny where social positions play an important role. Therefore, in this paper, we consider the random subgraph model (RSM) which was proposed recently to model networks through latent clusters built within known partitions. Using a state space model to characterize the cluster proportions, RSM is then extended in order to deal with dynamic networks. We call the latter the dynamic random subgraph model (dRSM).
Published: 2015

20. A fertilin-derived peptide improves in vitro maturation and ploidy of human oocytes

Author: Eric Vicaut, Julie Steffann, Anne-Lyse Denizot, Audrey L’Hostis, Jean-Philippe Wolf, Ahmed Ziyyat, Amira Sallem, Philippe Burlet, Sophie Favier, Serge Romana, Solohaja Faniaha Dimby, Jean-Michel Lapierre, Daniel Vaiman, Christophe Sifer, Catherine Patrat, DIMBY, SOLOHAJA FANIAHA, Institut Cochin (IC UM3 (UMR 8104 / U1016)), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Cité (UPCité), Faculté de Médecine de Monastir [Tunisie], Hôpital Cochin [AP-HP], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP), CHU Necker - Enfants Malades [AP-HP], Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Hôpital Lariboisière-Fernand-Widal [APHP], Hôpital Jean Verdier [AP-HP], Imagine - Institut des maladies génétiques (IHU) (Imagine - U1163), and Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Paris Cité (UPCité)
Subjects: invitro maturation, FMN1, medicine.medical_treatment, chromosome segregation, Aneuploidy, Biology, Andrology, Transcriptome, Human fertilization, [STAT.AP] Statistics [stat]/Applications [stat.AP], medicine, Humans, [SDV.BDLR] Life Sciences [q-bio]/Reproductive Biology, Comparative Genomic Hybridization, [STAT.AP]Statistics [stat]/Applications [stat.AP], Ploidies, In vitro fertilisation, Meiosis II, [SDV.BDLR]Life Sciences [q-bio]/Reproductive Biology, Oocyte, medicine.disease, In vitro maturation, FLNA, Fertilins, medicine.anatomical_structure, Oocytes, Ploidy, Peptides, Human oocyte
Abstract: Objective To analyze the effect of a fertilin-derived peptide (cFEE) on in vitro maturation of human oocytes. Design Randomized study. Setting Fertility center in an academic hospital. Patients Not applicable. Intervention Human immature germinal vesicle-stage oocytes (n=1629), donated for research according to French bioethics laws were randomly allocated to groups treated with 1 μM, 100 μM cFEE or to a control group. They were incubated at 37° C in 6% CO2 and 5% O2 and their maturation was assessed using time-lapse microscopy over 24 hours. In vitro-maturated metaphase II oocytes were analyzed for chromosomal content using microarray-comparative genomic hybridization (CGH-array) and their transcriptomes were analyzed using Affymetrix Clariom D microarrays. Main outcome measures The percentage of oocytes undergoing maturation in vitro was observed. Aneuploidy and euploidy were assessed for all chromosomes, and differential gene expression was analyzed in oocytes treated with cFEE compared to the control to obtain insights into its mechanism of action. Results cFEE significantly increased the percentage of oocytes that matured in vitro and improved euploidy in meiosis II oocytes by upregulation of FMN1 and FLNA genes, both of which encode proteins involved in spindle structure. Conclusion cFEE improves human oocyte maturation in vitro and reduces aneuploidy. It might prove useful for treating oocytes prior to fertilization in Assisted Reproduction Technology and for in vitro maturation in fertility preservation programs to improve oocyte quality and the chances for infertile couples to conceive.
Published: 2022

21. L’essor des agglomérations laténiennes. Pour une lecture européenne

Author: Clara Filet, Archéologies et Sciences de l'Antiquité (ArScAn), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)-Université Paris 8 Vincennes-Saint-Denis (UP8)-Université Paris Nanterre (UPN)-Ministère de la Culture et de la Communication (MCC)-Institut national de recherches archéologiques préventives (Inrap)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Fondation des Treilles, Hiriart, Eneko, Krausz, Sophie, Alcantara, Aurélien, Filet, Clara, Goláňová, Petra, Hantrais, Juliette, Mathé, Vivien, Filet, Clara, and Hiriart, Eneko, Krausz, Sophie, Alcantara, Aurélien, Filet, Clara, Goláňová, Petra, Hantrais, Juliette, Mathé, Vivien
Subjects: [SHS.ARCHEO] Humanities and Social Sciences/Archaeology and Prehistory, Ville, Âge du Fer, La Tène, [SHS.ARCHEO]Humanities and Social Sciences/Archaeology and Prehistory, Iron Age, Chronologie, Agglomérations, Urbanisation, Grouped settlements, Cities, Chronology
Abstract: From the Atlantic to the Carpathians, data on agglomerated, open or fortified, settlements have multiplied in recent decades. However, shared analytical tools have yet to be developed to study these processes at the transnational scale at which they develop.This article, which is the result of a doctoral thesis , aims to suggest a European perspective on the rhythm of La Tene settlements development between the 4th and 1st centuries BCE. To achieve this, however, several reassessments are proposed:•to develop terms that do not shape the understanding of the object of study (such as "oppidum" and "open agglomeration"), since the naming of things is already an interpretation;•to reassess the extent of the phenomenon thanks to updated data, by developing tools that allow its comparison;•to move away from any monolithic view that would see a period of open agglomerations and then a period of oppida, in order to consider the processes as multifaceted and multi-scalar, at the interface between European dynamics and regional specificities;•to abandon any site-centrism. Urbanisation can be seen as a territorial process on which changes in mobility have a major impact.The inventory of 855 grouped (open or fortified) settlements in ten countries, from France to Slovakia, provides a new picture of the extent of the agglomeration wave between the 4th and 1st centuries BCE. Its chronological and functional study thus offers a global perspective on the processes of settlement agglomeration in La Tène Europe, highlighting crucial periods, rhythms and regional specificities. Deconstructing any monolithic view of urbanisation processes during the La Tène, this article aims to highlight some of the common trends at the scale of transalpine Europe, but also the numerous regional peculiarities and chronological shifts that characterise this vast, multiform and interconnected space., De l’Atlantique aux Carpates, les données sur les habitats agglomérés, ouverts comme fortifiés se sont multipliées ces dernières décennies. Reste toutefois à élaborer des outils d’analyse partagés, pour étudier ces processus à l’échelle transnationale où ils se développent.Cet article, issu d’une thèse de doctorat , vise à proposer une perspective européenne des rythmes de développement des agglomérations laténiennes entre le IVe et le Ier s. a.C. Pour y parvenir, plusieurs réévaluations sont toutefois suggérées :•Élaborer des termes qui ne contraignent pas la compréhension de l’objet à étudier (« oppidum » et « agglomération ouverte »), puisque nommer les choses c’est déjà interpréter ;•Réévaluer l’ampleur du phénomène grâce à des données actualisées sur une échelle vaste, en concevant les outils permettant leur comparaison ;•Sortir de toute vision monolithique qui verrait un temps des agglo ouvertes puis un temps des oppida, pour envisager les processus comme multiples et multiscalaires, à l’articulation entre dynamiques européennes et spécificités régionales ;•Sortir du site centrisme. L’urbanisation peut être considérée comme un processus territorial, au sein duquel les transformations de la mobilité ont un effet majeur.Le recensement de 855 sites d’habitat groupé (ouverts ou fortifiées), dans dix pays de la France à la Slovaquie, permet de proposer une image renouvelée de l’ampleur de la vague de création d’agglomérations entre le IVe et le Ier s. a.C. Leur étude chronologique et fonctionnelle offre ainsi une perspective globale des processus d’agglomération de l’habitat à l’échelle de l’Europe laténienne, en soulignant les périodes charnières, les rythmes et certaines spécificités régionales. En déconstruisant toute vision monolithique des processus d’urbanisation au cours de La Tène, cet article vise à souligner certaines des tendances partagées à l’échelle de l’Europe transalpine, mais aussi les multiples spécificités régionales et décalages chronologiques qui caractérisent ce vaste espace, par essence multiforme et interconnecté.
Published: 2023

22. Parametric information geometry with the package Geomstats

Author: Brigant, Alice Le, Deschamps, Jules, Collas, Antoine, Miolane, Nina, Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Department of Electrical and Computer Engineering [Santa Barbara] (ECE-UCSB), University of California [Santa Barbara] (UC Santa Barbara), University of California (UC)-University of California (UC), Université Paris-Saclay, INRIA, CEA, and Le Brigant, Alice
Subjects: FOS: Computer and information sciences, Computer Science - Machine Learning, [INFO.INFO-MS] Computer Science [cs]/Mathematical Software [cs.MS], [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [MATH.MATH-DG]Mathematics [math]/Differential Geometry [math.DG], [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], Computer Science - Mathematical Software, [INFO.INFO-LG] Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [MATH.MATH-DG] Mathematics [math]/Differential Geometry [math.DG], Mathematical Software (cs.MS), [MATH.MATH-ST] Mathematics [math]/Statistics [math.ST], Machine Learning (cs.LG), [INFO.INFO-MS]Computer Science [cs]/Mathematical Software [cs.MS]
Abstract: We introduce the information geometry module of the Python package Geomstats. The module first implements Fisher-Rao Riemannian manifolds of widely used parametric families of probability distributions, such as normal, gamma, beta, Dirichlet distributions, and more. The module further gives the Fisher-Rao Riemannian geometry of any parametric family of distributions of interest, given a parameterized probability density function as input. The implemented Riemannian geometry tools allow users to compare, average, interpolate between distributions inside a given family. Importantly, such capabilities open the door to statistics and machine learning on probability distributions. We present the object-oriented implementation of the module along with illustrative examples and show how it can be used to perform learning on manifolds of parametric probability distributions.
Published: 2022

23. Analysis of Professional Trajectories using Disconnected Self-Organizing Maps

Author: Marie Cottrell, Patrice Gaubert, Etienne Côme, Génie des Réseaux de Transport Terrestres et Informatique Avancée (IFSTTAR/COSYS/GRETTIA), Communauté Université Paris-Est-Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Equipe de Recherche sur l’Utilisation des Données Individuelles en lien avec la Théorie Economique (ERUDITE), Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-Communauté Université Paris-Est, SAMM - Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), and Université Panthéon-Sorbonne (UP1)
Subjects: Self-organizing map, General Economics (econ.GN), Markov chain, Markov chains, Cognitive Neuroscience, media_common.quotation_subject, String (computer science), Wage, Stability (learning theory), Quantitative Finance - Economics, planar graphs, Computer Science Applications, Supply and demand, FOS: Economics and business, Panel Study of Income Dynamics, Artificial Intelligence, Kohonen algorithm, [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], 8. Economic growth, Statistics, Econometrics, labor market, Cluster analysis, Mathematics, media_common
Abstract: International audience; In this paper we address an important economic question. Is there, as mainstream economic theory asserts it, an homogeneous labor market with mechanisms which govern supply and demand for work, producing an equilibrium with its remarkable properties? Using the Panel Study of Income Dynamics (PSID) collected on the period 1984-2003, we study the situations of American workers with respect to employment. The data include all heads of household (men or women) as well as the partners who are on the labor market, working or not. They are extracted from the complete survey and we compute a few relevant features which characterize the worker's situations. To perform this analysis, we suggest using a Self-Organizing Map (SOM, Kohonen algorithm) with specific structure based on planar graphs, with disconnected components (called D-SOM), especially interesting for clustering. We compare the results to those obtained with a classical SOM grid and a star-shaped map (called SOS). Each component of D-SOM takes the form of a string and corresponds to an organized cluster. From this clustering, we study the trajectories of the individuals among the classes by using the transition probability matrices for each period and the corresponding stationary distributions. As a matter of fact, we find clear evidence of heterogeneous parts, each one with high homo-geneity, representing situations well identified in terms of activity and wage levels and in degree of stability in the workplace. These results and their interpretation in economic terms contribute to the debate about flexibility which is commonly seen as a way to obtain a better level of equilibrium on the labor market.
Published: 2014

24. Un modèle de sous-graphes aléatoires pour l'analyse de la dynamique d'un réseau historique

Author: Bouveyron, Charles, Latouche, P, Zreik, Rawya, Mathématiques Appliquées à Paris 5 ( MAP5 - UMR 8145 ), Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) ( SAMM ), Université Panthéon-Sorbonne ( UP1 ), ZREIK, Rawya, Mathématiques Appliquées Paris 5 (MAP5 - UMR 8145), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions (INSMI)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Panthéon-Sorbonne (UP1), and Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)
Subjects: [STAT]Statistics [stat], classification, [ STAT ] Statistics [stat], algorithme VEM, sous-graphe, Réseau, [STAT] Statistics [stat]
Abstract: National audience; Ces dernières années, de nombreux modèles de graphes aléatoires ont été proposé pour extraire des informations à partir de réseaux. Le principe consiste à chercher des groupes de sommets ayant des profils de connexions homogènes. La plupart de ces modèles sont adaptés pour les réseaux statiques, c'est-à-dire ne prenant pas en compte la dimension temporelle, mais pouvant gérer différents types d'arêtes, qu'elles soient binaires ou discrètes. Les modèles existant doivent donc être adaptés pour être capables de gérer l'aspect temporel. Nous nous intéressons ici au modèle de sous-graphes aléatoires proposé par [1]. Ce modèle permet de modéliser les sous-graphes connus d'un réseau à l'aide de structures latentes cachées. Nous proposons d'intégrer un processus à espace d'états à ce modèle afin d'autoriser les classes, ainsi que la topologie du réseau, à évaluer au cours du temps. L'inférence est réalisée par l'intermédiaire d'un algorithme Bayes variationnel. Un critère de sélection de modèles est également dérivé. Nous appliquons cette méthodologie à un réseau décrivant les relations entre évêques en Gaule Mérovingienne. Mots-clés. Réseau, sous-graphe, classification, algorithme VBEM. 1 Contexte de notre étude Ce travail a été motivé par la nécessité d'analyser un réseau historique évoluant dans le temps, pour lequel une partition des sommets est donnée et dont les arêtes sont de type catégorielle. L'analyse porte sur les relations interindividuelles tissées dans le cadre des conciles réunis en Gaule au VIe siècle. Le concile est une assemblée d'ecclésiastiques réunie sous l'autorité d'un évêque pour débattre des affaires ecclésiastiques. Pour le VIe siècle, 46 conciles furent réunis en Gaule, qui est alors, au gré des partages successoraux, divisée entre plusieurs royaumes : Neustrie, Austrasie et Bourgogne, la Bourgogne et l'Aquitaine changeant plusieurs fois de mains au cours du VIe siècle. La base de données regroupe 1331 personnages ayant occupé une ou plusieurs fonctions en Gaule entre 480 et 614 et les individus pour lesquels nous savons qu'ils ont eu des liens relationnels avec d'autres que ce soient des liens de parenté ou de connaissance. D'un point de vue historique, l'analyse et la comparaison de la structure organisationnelle de chacun des royaumes ou provinces pourrait fournir des éléments clés de compréhension de cette période.
Published: 2014

25. The random subgraph model for the analysis of an ecclesiastical network in Merovingian Gaul

Author: Stéphane Lamassé, Pierre Latouche, Yacine Jernite, Charles Bouveyron, Patrick Rivera, Laurent Jegou, Mathématiques Appliquées Paris 5 (MAP5 - UMR 8145), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions (INSMI)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de Médiévistique Occidentale de Paris (LAMOP), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Université Panthéon-Sorbonne (UP1)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Panthéon-Sorbonne (UP1), Mathématiques Appliquées à Paris 5 ( MAP5 - UMR 8145 ), Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire de Médiévistique Occidentale de Paris ( LAMOP ), Université Panthéon-Sorbonne ( UP1 ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) ( SAMM ), and Université Panthéon-Sorbonne ( UP1 )
Subjects: Statistics and Probability, FOS: Computer and information sciences, Theoretical computer science, Stochastic modelling, Computer science, Inference, subgraphs, 01 natural sciences, Methodology (stat.ME), 010104 statistics & probability, Bayes' theorem, [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], 0103 physical sciences, random subgraph model, [ MATH.MATH-ST ] Mathematics [math]/Statistics [math.ST], 0101 mathematics, 010306 general physics, Statistics - Methodology, Random graph, Model selection, [STAT.TH]Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH], Partition (database), [ STAT.TH ] Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH], Vertex (geometry), Determining the number of clusters in a data set, stochastic bloc models, Ecclesiastical network, Modeling and Simulation, Statistics, Probability and Uncertainty, [SHS.HIST]Humanities and Social Sciences/History
Abstract: In the last two decades many random graph models have been proposed to extract knowledge from networks. Most of them look for communities or, more generally, clusters of vertices with homogeneous connection profiles. While the first models focused on networks with binary edges only, extensions now allow to deal with valued networks. Recently, new models were also introduced in order to characterize connection patterns in networks through mixed memberships. This work was motivated by the need of analyzing a historical network where a partition of the vertices is given and where edges are typed. A known partition is seen as a decomposition of a network into subgraphs that we propose to model using a stochastic model with unknown latent clusters. Each subgraph has its own mixing vector and sees its vertices associated to the clusters. The vertices then connect with a probability depending on the subgraphs only, while the types of edges are assumed to be sampled from the latent clusters. A variational Bayes expectation-maximization algorithm is proposed for inference as well as a model selection criterion for the estimation of the cluster number. Experiments are carried out on simulated data to assess the approach. The proposed methodology is then applied to an ecclesiastical network in Merovingian Gaul. An R code, called Rambo, implementing the inference algorithm is available from the authors upon request., Comment: Published in at http://dx.doi.org/10.1214/13-AOAS691 the Annals of Applied Statistics (http://www.imstat.org/aoas/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)
Published: 2014

26. Dimensions fractales de réseaux vectoriels : méthodes d'estimation et robustesse des résultats

Author: Jean-Stéphane Bailly, Nathalie Thommeret, Jean-Marc Bardet, C. Puech, Brigitte Kaiser, Laboratoire de géographie physique : Environnements Quaternaires et Actuels (LGP), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Université Panthéon-Sorbonne (UP1), Laboratoire d'étude des Interactions Sol - Agrosystème - Hydrosystème (UMR LISAH), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [ Madagascar])-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Panthéon-Sorbonne (UP1), lgp, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Université Panthéon-Sorbonne (UP1)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Université Panthéon-Sorbonne (UP1), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), SAMM - Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [ Madagascar])-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), and Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroParisTech-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)
Subjects: fractal dimension, réseaux hydrographiques, [SDU.STU.GP]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Geophysics [physics.geo-ph], [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, stream networks, lcsh:G1-922, [PHYS.PHYS.PHYS-GEO-PH]Physics [physics]/Physics [physics]/Geophysics [physics.geo-ph], [STAT.TH]Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH], incertitude, virtual network, [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], [SDU.STU.HY]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Hydrology, uncertainty, réseaux simulés, Social Sciences (miscellaneous), lcsh:Geography (General), dimension fractale
Abstract: L’analyse fractale des réseaux hydrographiques a donné lieu à de nombreux travaux (Tarboton et al., 1988 ; Rodriguez-Iturbe et Rinaldo, 1997 ; Hauchard et al., 1999 ; Forriez et al., 2010), alors même que les valeurs du principal indicateur fractal – la dimension fractale – n’ont que rarement alimenté des comparaisons selon leur mode d’obtention ou des discussions sur l’incertitude qui les caractérise. Les réseaux hydrographiques sont un cas particulier, relativement simple, de la grande famille des réseaux de transport qui de Hagget et Chorley (1969) à Strano et al. (2012) ont suscité réflexion théorique et applications en géographie prospective et aménagement (Dupuy, 1991 ; Frankhauser et Genre-Grandpierre, 1998 ; Porta et al., 2006). Nous nous intéressons ici aux réseaux vectoriels, typiquement des réseaux construits comme assemblage déterministe ou aléatoire de segments unitaires (fig. 2) ou des réseaux extraits à partir de modèles numériques de terrain de type raster avec une taille de cellule fixée (fig. 4, fig. 7), au-dessous de laquelle il n’existe plus de données informatives. Nous nous focalisons sur les méthodes d’estimation de dimensions fractales, qui soient, autant que faire se peut, dans le droit fil des méthodes mathématiques de calcul d’une dimension asymptotique et privilégions une analyse de type monofractal.Partant, d’une part, de la distinction entre fractale mathématique infinie et fractale de la nature, d’autre part, du rappel des différentes dimensions théoriques (asymptotiques) auxquelles se rattachent les dimensions empiriques que nous utilisons, nous mettons ici l’accent sur trois résultats méthodologiques. Le premier, l’apport des réseaux simulés – dont le mode de construction est connu –, permet d’apprécier la pertinence des divers estimateurs selon les caractéristiques des réseaux (leur ramification, leur degré de hiérarchisation, par exemple) et, au total, autorise une mise en garde vis-à-vis de certaines procédures très répandues – lorsqu’elles sont appliquées à de petits réseaux notamment. Le second concerne la détermination nécessaire à nos yeux d’un domaine de fractalité enserré dans des limites obtenues selon une procédure non subjective, et entre lesquelles est calculée la valeur de l’estimateur fractal (fig. 8 et fig. 11) ; cette procédure exigeante peut conduire à une réduction conséquente de l’intervalle de validité mais est utile pour des comparaisons. Enfin, l’importance de la notion d’instabilité des résultats selon le niveau hiérarchique du réseau (fig. 13, fig. 14, tab. 1), distincte de l’incertitude qui, pour les réseaux aléatoires, a pu être évaluée pour chaque niveau hiérarchique en répétant les mesures un grand nombre de fois (50 et 100 réalisations – réseau de Scheidegger et réseau binaire bruité, respectivement ; tab. 1) est mise en valeur.Les trois estimateurs de dimension fractale que nous comparons sont, l’un, un estimateur traditionnel en hydrographie (DHS) car fondé sur la topologie du réseau, plus particulièrement sur les rapports de Horton-Strahler (Horton, 1945 ; Strahler, 1957) ; les autres, la dimension obtenue par comptage de boîtes (DB) et la dimension de corrélation (DC). Le cas d’un réseau de talwegs extrait à partir de MNT semble montrer que les résultats d’estimation les plus stables sont obtenus à partir de cette dernière méthode (tab. 3). Streams networks are part of transport networks and more generally of “spatial networks” that gave rise to fundamental researches (Barthelemy, 2011) and applied geography (Strano et al., 2012). Numerous studies have focused on fractal analysis of stream networks. However, only few papers compare or discuss the estimation methods and the uncertainty of the main fractal indicator, the fractal dimension. This work focuses on the fractal properties of vector networks both virtual and actual. We first mention the essential distinction between infinite mathematical fractal and nature fractal. Then, we present different theoretical and empirical dimensions that we use. In particular, we compare three fractal dimension estimators: the most classical estimator for stream networks, based on a topological approach with the Horton-Strahler ratios, and two other estimators based on a geometric approach, the box-counting dimension and the correlation dimension. Three main methodological results can be highlighted: 1- the study of virtual network contributes to the assessment of the various estimators’ relevance, according to the characteristics of networks; 2- an empirical fractal domain must be determined with an objective method to estimate fractal dimensions that can be compared; 3- the observation of uncertainty and stability of the fractal dimension is necessary for any valid comparison.
Published: 2014

27. Metacognition: towards a new approach to quality of life

Author: Laurent Boyer, Pascal Auquier, Julien Blanc, Pierre Le Coz, Eco-Anthropologie et Ethnobiologie (EAE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Anthropologie bio-culturelle, Droit, Ethique et Santé (ADES), Aix Marseille Université (AMU)-EFS ALPES MEDITERRANEE-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Santé Publique et maladies Chroniques : Qualité de vie Concepts, Usages et Limites, Déterminants (SPMC), Aix Marseille Université (AMU)-Assistance Publique - Hôpitaux de Marseille (APHM), Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Assistance Publique - Hôpitaux de Marseille (APHM)-Aix Marseille Université (AMU), and SAMM - Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM)
Subjects: Male, Quality of life, Cognition disorders, Psychometrics, media_common.quotation_subject, Schizophrenia (object-oriented programming), Self-concept, Metacognition, Models, Psychological, 0603 philosophy, ethics and religion, Developmental psychology, 03 medical and health sciences, Cognition, 0302 clinical medicine, Reflexivity, Theory of mind, Humans, media_common, Philosoph, Public Health, Environmental and Occupational Health, 06 humanities and the arts, Self Concept, humanities, 030227 psychiatry, [SDV.ETH]Life Sciences [q-bio]/Ethics, Models (theoretical), 060302 philosophy, Conceptual model, Schizophrenic Psychology, Psychology
Abstract: International audience; PURPOSE: Recent studies have demonstrated that various diseases states (e.g., schizophrenia, Alzheimer's disease) and events (e.g., a stroke) alter a person's perception of their physical and mental status. Most often this involves alterations in a person's metacognitive capabilities, and this can question the conceptual model of quality of life (QoL) based on a "perspectivist" approach. METHODS: Using the example of schizophrenia, we applied a philosophical model, developed by Griffin, to deal with this potential threat to the validity of QoL assessment. RESULTS: Patients with schizophrenia are at risk for being impaired in their ability to assess their QoL. We hypothesise that metacognition (i.e., the ability to attribute mental states in terms of beliefs and goals to one's self and others) is a formal condition to assess QoL. This particular skill is important because self-reflection is necessary for making a qualitative judgment. A link between this psychological concept and the philosophical concept of reflexivity may be established. We propose a conceptual approach to QoL that takes into account the patient's reflexivity. This approach is derived from Griffin's theory based on the list of "prudential values" and the satisfaction of the informed desires of the individual. CONCLUSION: The ability of patients to evaluate and value their life should be considered to enrich the concept of QoL. The approach derived from Griffin's theory might constitute a new avenue for QoL research.
Published: 2014

28. Model selection in overlapping stochastic block models

Author: Etienne Birmelé, Christophe Ambroise, Pierre Latouche, Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Panthéon-Sorbonne (UP1), Mathématiques Appliquées Paris 5 (MAP5 - UMR 8145), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions (INSMI)-Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5), Laboratoire Statistique et Génome (SG), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université d'Évry-Val-d'Essonne (UEVE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) ( SAMM ), Université Panthéon-Sorbonne ( UP1 ), Mathématiques Appliquées à Paris 5 ( MAP5 - UMR 8145 ), Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire Statistique et Génome ( SG ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Université d'Évry-Val-d'Essonne ( UEVE ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), and Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions (INSMI)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: FOS: Computer and information sciences, Statistics and Probability, model selection, random graph models, Inference, 01 natural sciences, Methodology (stat.ME), 010104 statistics & probability, Bayes' theorem, Graph clustering, Stochastic block model, global and local variational techniques, 0103 physical sciences, Expectation–maximization algorithm, 0101 mathematics, 010306 general physics, Cluster analysis, Statistics - Methodology, Mathematics, Model selection, Probabilistic logic, Mixture model, overlapping stochastic block models, [ STAT.ME ] Statistics [stat]/Methodology [stat.ME], Statistics, Probability and Uncertainty, [STAT.ME]Statistics [stat]/Methodology [stat.ME], Algorithm
Abstract: Networks are a commonly used mathematical model to describe the rich set of interactions between objects of interest. Many clustering methods have been developed in order to partition such structures, among which several rely on underlying probabilistic models, typically mixture models. The relevant hidden structure may however show overlapping groups in several applications. The Overlapping Stochastic Block Model (2011) has been developed to take this phenomenon into account. Nevertheless, the problem of the choice of the number of classes in the inference step is still open. To tackle this issue, we consider the proposed model in a Bayesian framework and develop a new criterion based on a non asymptotic approximation of the marginal log-likelihood. We describe how the criterion can be computed through a variational Bayes EM algorithm, and demonstrate its efficiency by running it on both simulated and real data., Comment: article
Published: 2014

29. Le metabolome, un moyen pour trouver de nouveaux biomarqueurs ?

Author: Magali San Cristobal, Marie Pierre Sanchez, Marie‐josé Mercat, Florian Rohart, Laurence Liaubet, Thierry Tribout, Cecile Canlet, Nelly Muller, Jerome Molina, Nathalie Iannuccelli, Béatrice Laurent, Nathalie Villa-Vialaneix, Alain Paris, Denis Milan, Génétique Physiologie et Systèmes d'Elevage (GenPhySE ), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-École nationale supérieure agronomique de Toulouse (ENSAT), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT), Génétique Animale et Biologie Intégrative (GABI), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Institut du Porc (IFIP), Australian Institute for Bioengineering & Nanotechnology, University of Southern Queensland (USQ), Toxicologie Alimentaire (UTA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Bourgogne (UB), Unité expérimentale de testage de porcs, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT), Unité de Biométrie et Intelligence Artificielle (ancêtre de MIAT) (UBIA), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Physiologie de la Nutrition et du Comportement Alimentaire (PNCA), Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN), École nationale supérieure agronomique de Toulouse [ENSAT]-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Ecole Nationale Vétérinaire de Toulouse (ENVT), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Bourgogne (UB)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Unité de Biométrie et Intelligence Artificielle (UBIA), Institut du Porc, University of Queensland (UQ), UE 0450 Unité Expérimentale de Testage de Porcs, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Génétique animale (G.A.)-Unité Expérimentale de Testage de Porcs (UETP), Université Panthéon-Sorbonne (UP1), AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-École nationale supérieure agronomique de Toulouse [ENSAT], GenPhySE - UMR 1388 ( Génétique Physiologie et Systèmes d'Elevage ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -École nationale supérieure agronomique de Toulouse [ENSAT]-ENVT, Génétique Animale et Biologie Intégrative ( GABI ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -AgroParisTech, University of Queensland ( UQ ), Toxicologie Alimentaire ( UTA ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Université de Bourgogne ( UB ) -AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Génétique animale ( G.A. ) -Unité Expérimentale de Testage de Porcs ( UETP ), Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse ( INSA Toulouse ), Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ), Unité de Biométrie et Intelligence Artificielle ( UBIA ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) ( SAMM ), Université Panthéon-Sorbonne ( UP1 ), Physiologie de la Nutrition et du Comportement Alimentaire ( PNCA ), and Muséum National d'Histoire Naturelle ( MNHN )
Subjects: [ SDV ] Life Sciences [q-bio], prédiction de phénotype, [SDV]Life Sciences [q-bio], analyse métabolomique, porc
Abstract: Cette étude visait à quantifier le pouvoir prédictif du métabolome sur des phénotypes de production dans la filière porcine. Des données métabolomiques ont été obtenues par Résonance Magnétique Nucléaire à partir d’une prise de sang réalisée pendant la période de croissance de l’animal. Selon le type de phénotype considéré, un spectre métabolomique peut être envisagé comme une source de biomarqueurs intéressants. Ainsi, le taux de muscle des pièces de la carcasse a pu être correctement prédit à partir des mesures prises sur des prélèvements réalisés à environ 60 kg., This study was aimed at quantifying the predictive power of metabolomic data on production phenotypes in the pig. Metabolomic data were obtained by Nuclear Magnetic Resonance from one blood sample during the growing period of the animals. Depending on the phenotype, a metabolomic spectrum can be envisioned as a source of suitable biomarkers. In particular, the lean meat percentage was correctly predicted from samples taken at around 60 kg
Published: 2014

30. Finite Sample Improvement of Akaike’s Information Criterion

Author: Adrien Saumard, Fabien Navarro, Centre de Recherche en Economie et Statistique [Bruz] (CREST), Ecole Nationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information [Bruz] (ENSAI), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), and Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)
Subjects: FOS: Computer and information sciences, model selection, AIC corrected, Statistics::Theory, bin size, Computer Science - Information Theory, small sample size, Mathematics - Statistics Theory, Sample (statistics), Statistics Theory (math.ST), 02 engineering and technology, Library and Information Sciences, Overfitting, Statistics::Machine Learning, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], Histogram, overpenalization, FOS: Mathematics, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Statistics::Methodology, Applied mathematics, Divergence (statistics), Selection (genetic algorithm), Mathematics, Information Theory (cs.IT), 62G07, 62G10, Model selection, 020206 networking & telecommunications, Computer Science Applications, Sample size determination, Akaike information criterion, Information Systems
Abstract: We emphasize that it is possible to improve the principle of unbiased risk estimation for model selection by addressing excess risk deviations in the design of penalization procedures. Indeed, we propose a modification of Akaike's Information Criterion that avoids overfitting, even when the sample size is small. We call this correction an over-penalization procedure. As proof of concept, we show the nonasymptotic optimality of our histogram selection procedure in density estimation by establishing sharp oracle inequalities for the Kullback-Leibler divergence. One of the main features of our theoretical results is that they include the estimation of unbounded logdensities. To do so, we prove several analytical and probabilistic lemmas that are of independent interest. In an experimental study, we also demonstrate state-of-the-art performance of our over-penalization criterion for bin size selection, in particular outperforming AICc procedure., This is a further version of the preprint entitled "Model Selection as a Multiple Testing Procedure: Improving Akaike's Information Criterion"
Published: 2021

31. Des villages et des hameaux au second âge du Fer, une réalité ?

Author: Malrain, François, Blancquaert, Geertrui, Blanchard, Johann, Desenne, Sophie, Filet, Clara, Giorgie, Cyril, Trajectoires - UMR 8215, Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national de recherches archéologiques préventives (Inrap), Archéologies et Sciences de l'Antiquité (ArScAn), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)-Université Paris 8 Vincennes-Saint-Denis (UP8)-Université Paris Nanterre (UPN)-Ministère de la Culture et de la Communication (MCC)-Institut national de recherches archéologiques préventives (Inrap)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), and Malrain, François
Subjects: [SHS.ARCHEO] Humanities and Social Sciences/Archaeology and Prehistory, [SHS.ARCHEO]Humanities and Social Sciences/Archaeology and Prehistory, [SHS] Humanities and Social Sciences, [SHS]Humanities and Social Sciences
Abstract: International audience
Published: 2022

32. A Schelling model with switching agents: decreasing segregation via random allocation and social mobility

Author: Aurélien Hazan, Julien Randon-Furling, SYNAPSE, Laboratoire Images, Signaux et Systèmes Intelligents (LISSI), Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), SAMM - Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Laboratoire Images, Signaux et Systèmes Intelligents ( LISSI ), Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 ( UPEC UP12 ) -Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 ( UPEC UP12 ), and Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM)
Subjects: Physics - Physics and Society, [ INFO.INFO-TS ] Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [ INFO.INFO-NI ] Computer Science [cs]/Networking and Internet Architecture [cs.NI], FOS: Physical sciences, Physics and Society (physics.soc-ph), [ INFO.INFO-CV ] Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], 01 natural sciences, Fuzzy logic, 010305 fluids & plasmas, [SPI.AUTO]Engineering Sciences [physics]/Automatic, [INFO.INFO-NI]Computer Science [cs]/Networking and Internet Architecture [cs.NI], [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, Spatial mobility, [ SPI.AUTO ] Engineering Sciences [physics]/Automatic, 0103 physical sciences, [INFO.INFO-IM]Computer Science [cs]/Medical Imaging, [INFO.INFO-RB]Computer Science [cs]/Robotics [cs.RO], Fraction (mathematics), Statistical physics, [PHYS.COND.CM-SM]Physics [physics]/Condensed Matter [cond-mat]/Statistical Mechanics [cond-mat.stat-mech], 010306 general physics, Condensed Matter - Statistical Mechanics, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Mathematics, Random allocation, Nonlinear Physics, Statistical Mechanics (cond-mat.stat-mech), [ INFO.INFO-IM ] Computer Science [cs]/Medical Imaging, [PHYS.PHYS.PHYS-SOC-PH]Physics [physics]/Physics [physics]/Physics and Society [physics.soc-ph], [ INFO.INFO-RB ] Computer Science [cs]/Robotics [cs.RO], [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], Statistical, Condensed Matter Physics, Social mobility, Electronic, Optical and Magnetic Materials
Abstract: We study the behaviour of a Schelling-class system in which a fraction $f$ of spatially-fixed switching agents is introduced. This new model allows for multiple interpretations, including: (i) random, non-preferential allocation (\textit{e.g.} by housing associations) of given, fixed sites in an open residential system, and (ii) superimposition of social and spatial mobility in a closed residential system.\\ We find that the presence of switching agents in a segregative Schelling-type dynamics can lead to the emergence of intermediate patterns (\textit{e.g.} mixture of patches, fuzzy interfaces) as the ones described in Ref. 1. We also investigate different transitions between segregated and mixed phases both at $f=0$ and along lines of increasing $f$, where the nature of the transition changes., Comment: 7 pages, 6 figures, to appear in EPJB
Published: 2013

33. Schelling-type urban segregation models with switching and preferential dynamics

Author: Gauvin, Laetitia, Hazan, Aurélien, Randon-Furling, Julien, SYNAPSE, Laboratoire Images, Signaux et Systèmes Intelligents ( LISSI ), Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 ( UPEC UP12 ) -Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 ( UPEC UP12 ), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) ( SAMM ), Université Panthéon-Sorbonne ( UP1 ), Randon-Furling, Julien, Laboratoire Images, Signaux et Systèmes Intelligents (LISSI), Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), and SAMM - Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM)
Subjects: [PHYS]Physics [physics], [MATH.MATH-PR] Mathematics [math]/Probability [math.PR], [ INFO.INFO-MO ] Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, [ PHYS ] Physics [physics], [PHYS.PHYS.PHYS-SOC-PH]Physics [physics]/Physics [physics]/Physics and Society [physics.soc-ph], [ PHYS.PHYS.PHYS-SOC-PH ] Physics [physics]/Physics [physics]/Physics and Society [physics.soc-ph], [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, [PHYS] Physics [physics], [MATH.MATH-PR]Mathematics [math]/Probability [math.PR], [PHYS.COND.CM-SM] Physics [physics]/Condensed Matter [cond-mat]/Statistical Mechanics [cond-mat.stat-mech], [ PHYS.COND.CM-SM ] Physics [physics]/Condensed Matter [cond-mat]/Statistical Mechanics [cond-mat.stat-mech], [PHYS.PHYS.PHYS-SOC-PH] Physics [physics]/Physics [physics]/Physics and Society [physics.soc-ph], [INFO.INFO-MO] Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, [PHYS.COND.CM-SM]Physics [physics]/Condensed Matter [cond-mat]/Statistical Mechanics [cond-mat.stat-mech], [ MATH.MATH-PR ] Mathematics [math]/Probability [math.PR], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2013

34. Les magistrats entrés par une voie latérale

Author: Audier, Florence, Bacache-Beauvallet, Maya, Mathias, Eric, Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Télécom ParisTech, Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), GIP Droit et Justice, Centre d'économie de la Sorbonne (CES), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Audier, Florence, and SAMM - Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM)
Subjects: [SHS.DROIT]Humanities and Social Sciences/Law, carrières, magistrature, diversification des modes de recrutement et des carrières, [SHS] Humanities and Social Sciences, fonction publique, recrutement, [SHS.ECO] Humanities and Social Sciences/Economics and Finance, [SHS.ECO]Humanities and Social Sciences/Economics and Finance, justice, [SHS]Humanities and Social Sciences
Abstract: Le recrutement des magistrats de l'ordre judiciaire s'effectue, pour l'essentiel, par concours, avec, outre une voie principale réservée aux étudiants, trois autres types de concours : ceux destinés aux fonctionnaires, ceux destinés aux juristes du privé expérimentés, ainsi que, plus ponctuellement, des concours exceptionnels ou complémentaires. D'autres modalités de recrutements sur titres consistent à intégrer des professionnels expérimentés, soit comme " auditeurs de justice " à l'ENM, soit directement comme magistrats. Parmi les magistrats en activité dans l'ordre judiciaire en 2012, on estime à 26% la part de ceux entrés dans le corps par une voie dite " latérale ", i.e. par une procédure autre que celle réservée aux étudiants. Cette recherche porte sur les enjeux attachés au recrutement des magistrats par des voies latérales, dans leur diversité. Qu'est-ce qui distingue les magistrats attirés par cette carrière après avoir entamé exercé une activité professionnelle antérieure, des jeunes juristes recrutés via le concours " étudiant " ? Quelles sont leurs motivations ? Ces magistrats ont-ils des carrières et itinéraires professionnels particuliers et quelles appréciations portent-ils sur leur parcours ? Les diverses filières d'accès au corps conservent-elles durablement des spécificités ? L'expérience professionnelle antérieure est-elle mise à profit ? S'agit-il d'une diversification des profils répondant à ce que souhaitent les promoteurs les plus ardents de ces " voies latérales " supposées rapprocher la magistrature des justiciables? L'ensemble des éléments issus des bases de données et d'une enquête spécifique donne un tableau extrêmement riche qui décrit en détail la variété des parcours, des réalités, et interroge la pertinence de procédures mises en exergue dans le cadre de la RGPP.
Published: 2013

35. Robustness of fractal dimension estimators for vector talweg network characterization

Author: Thommeret, N., Bailly, Jean-Stéphane, Bardet, Jean-Marc, Kaiser, B., Puech, C., Laboratoire de géographie physique : Environnements Quaternaires et Actuels (LGP), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Université Panthéon-Sorbonne (UP1), Laboratoire d'étude des Interactions Sol - Agrosystème - Hydrosystème (UMR LISAH), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [ Madagascar])-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Panthéon-Sorbonne (UP1), Centre national du machinisme agricole, du génie rural, des eaux et forêts (CEMAGREF), International Association of Geomorphologists (IAG), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), SAMM - Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Filatre, Annabelle, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), and Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-AgroParisTech-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)
Subjects: [SDU.STU] Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences, [SDU.STU]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences
Abstract: International audience; The fractal approach is often used to characterize natural objects. Numerous studies have focused on fractal analysis of river networks in particular. However, only few papers discuss the estimation methods and the uncertainty of the main fractal indicator, the fractal dimension. Firstly, the distinction between infinite mathematical fractal and nature fractal should be taken into account to estimate fractal dimension. Moreover, the networks are most of the time integrated in GIS database and represented by vector object. This type of representation possesses its own properties and we think that the impact on fractal measure should be evaluated. In this context, the work we propose aims at testing the robustness of different fractal dimension estimators for the characterization of vector talweg networks. We focus on the two most popular estimators: a classical estimator for river networks, based on a topological approach with the Horton-Strahler ratios, and the box-counting dimension, based on a geometric approach. A third estimator, the less known correlation dimension, also based on a geometric approach, offers interesting possibility for calculating a stable fractal indicator, in particular in the case of a reduced number of stream-segments. These methods are applied on both virtual (such as Scheidegger network), and actual vector networks. The actual case is a network extracted from a high resolution DTM of the Draix badlands in the French Alps. Three main methodological results can be highlighted: 1- the study of virtual network contributes to the assessment of the estimators relevance, according to the network branching structure; 2- an empirical fractal domain must be determined on the Log-Log curve with an objective method to estimate fractal dimensions that can be compared; 3- the observation of uncertainty of the fractal dimension is necessary for any valid comparison.
Published: 2013

36. Pontryagin principles for bounded discrete-time processes

Author: Joël Blot, Ferhan Pekergin, Naïla Hayek, Nihal Pekergin, Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Marin Mersenne - Pour les Mathématiques, l'Informatique et l'Interdisciplinarité, Laboratoire d'Informatique de Paris-Nord (LIPN), Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Institut Galilée-Université Paris 13 (UP13)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Algorithmique Complexité et Logique (LACL), Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), and SAMM - Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM)
Subjects: Mathematical optimization, 021103 operations research, Control and Optimization, Applied Mathematics, 010102 general mathematics, 0211 other engineering and technologies, 02 engineering and technology, Management Science and Operations Research, Optimal control, 01 natural sciences, Pontryagin's minimum principle, Inequation, Discrete time and continuous time, Bounded function, [INFO.INFO-SY]Computer Science [cs]/Systems and Control [cs.SY], 0101 mathematics, Hamiltonian (control theory), ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Mathematics
Abstract: We establish necessary conditions and sufficient conditions of optimality in the form of Pontryagin principles for infinite-horizon discrete-time optimal control problems governed by a difference inequation.
Published: 2013

37. Determinants of human adipose tissue gene expression: impact of diet, sex, metabolic status, and cis genetic regulation

Author: Balbine Roussel, Hubert Vidal, Karine Clément, Dominique Langin, Arne Astrup, Nathalie Viguerie, Jason S. Iacovoni, Claus Holst, Marion Combes, Nathalie Villa-Vialaneix, Jörg Hager, Carine Valle, J. Alfredo Martínez, Emilie Montastier, Jean-José Maoret, Wim H. M. Saris, Institut des Maladies Métaboliques et Cardiovasculaires (I2MC), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Institut de médecine moléculaire de Rangueil (I2MR), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-IFR150-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Department of Physiology and Nutrition, Universidad de Navarra [Pamplona] (UNAV), Institute of Preventive Medicine, Copenhagen University Hospitals, Department of Human Nutrition, Faculty of Life Science [Copenhagen], University of Copenhagen = Københavns Universitet (KU)-University of Copenhagen = Københavns Universitet (KU), Cardiovasculaire, métabolisme, diabétologie et nutrition (CarMeN), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Hospices Civils de Lyon (HCL)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Centre de Recherche des Cordeliers (CRC (UMR_S 872)), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Service de nutrition [CHU Pitié-Salpétrière], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP], Sorbonne Université (SU)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU), Institut de Génomique d'Evry (IG), Institut de Biologie François JACOB (JACOB), Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Direction de Recherche Fondamentale (CEA) (DRF (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay, Franco-czech Laboratory for clinical research on obesity, Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Charles University [Prague] (CU), Laboratoire de Biochimie [Purpan], Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-CHU Toulouse [Toulouse]-Institut Fédératif de Biologie (IFB) - Hôpital Purpan, Hôpital Purpan [Toulouse], CHU Toulouse [Toulouse]-CHU Toulouse [Toulouse]-Hôpital Purpan [Toulouse], CHU Toulouse [Toulouse], European Communities [DiOGenes FP6-513946, MoIPAGE LSHG-CT-2004-512066, ADAPT HEALTH-F2-2008-2011 00], Fondation pour la Recherche Medicale ANR LIPOB and OBELIP, Region Midi-Pyrenees, Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées- Institut Fédératif de Recherche Bio-médicale Institution (IFR150)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), University of Copenhagen = Københavns Universitet (UCPH)-University of Copenhagen = Københavns Universitet (UCPH), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Service de Nutrition [CHU Pitié-Salpétrière], Institut E3M [CHU Pitié-Salpêtrière], CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU)-CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP], Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU), Université Paris-Saclay-Institut de Biologie François JACOB (JACOB), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA), Charles University [Prague] (CU)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Laboratoire de Biochimie [CHU Toulouse], Institut Fédératif de Biologie (IFB), Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse (CHU Toulouse)-Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse (CHU Toulouse)-Pôle Biologie [CHU Toulouse], Centre Hospitalier Universitaire de Toulouse (CHU Toulouse), Vialaneix, Nathalie, Hospices Civils de Lyon (HCL)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Sorbonne Université (SU)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP], Sorbonne Université (SU)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP), Humane Biologie, RS: NUTRIM - R1 - Metabolic Syndrome, Institut des Maladies Métaboliques et Cardiovasculaires ( I2MC ), Université Toulouse III - Paul Sabatier ( UPS ), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Hôpital de Rangueil, CHU Toulouse [Toulouse]-CHU Toulouse [Toulouse]-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ), Institut de médecine moléculaire de Rangueil ( I2MR ), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-IFR150-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) ( SAMM ), Université Panthéon-Sorbonne ( UP1 ), Universidad de Navarra [Pamplona] ( UNAV ), Faculty of Life Sciences-University of Copenhagen ( KU ), Cardiovasculaire, métabolisme, diabétologie et nutrition ( CarMeN ), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ) -Hospices Civils de Lyon ( HCL ) -Institut National des Sciences Appliquées de Lyon ( INSA Lyon ), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université Claude Bernard Lyon 1 ( UCBL ), Université de Lyon-Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Centre de Recherche des Cordeliers ( CRC (UMR_S 872) ), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 ( UPMC ) -Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP)-CHU Pitié-Salpêtrière [APHP], Genomics Institute, Centre National de Génotypage ( CNG ), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ), Charles University [Prague]-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ), Université Panthéon-Sorbonne (UP1), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Hospices Civils de Lyon (HCL), Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (APHP)-CHU Pitié-Salpêtrière [APHP], Charles University [Prague]-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)- Institut Fédératif de Recherche Bio-médicale Institution (IFR150)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Université de Toulouse (UT), and Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU)
Subjects: Male, Cancer Research, Adipose tissue, Gene Expression, [SDV.GEN] Life Sciences [q-bio]/Genetics, Body Mass Index, 0302 clinical medicine, Weight loss, Gene expression, Molecular Cell Biology, [ SDV.GEN.GH ] Life Sciences [q-bio]/Genetics/Human genetics, Genetics (clinical), 2. Zero hunger, Regulation of gene expression, Gene expression regulation, Metabolic Syndrome, [SDV.MHEP.EM] Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology/Endocrinology and metabolism, 0303 health sciences, [SDV.MHEP] Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology, [ SDV.SPEE ] Life Sciences [q-bio]/Santé publique et épidémiologie, Genomics, [ SDV.MHEP.EM ] Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology/Endocrinology and metabolism, [SDV.MHEP.EM]Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology/Endocrinology and metabolism, 3. Good health, Santé publique et épidémiologie, obésité, Adipose Tissue, Medicine, Female, medicine.symptom, Research Article, medicine.medical_specialty, lcsh:QH426-470, Calorie restriction, Médecine humaine et pathologie, 030209 endocrinology & metabolism, Biology, [SDV.GEN.GH] Life Sciences [q-bio]/Genetics/Human genetics, 03 medical and health sciences, Sex Factors, Internal medicine, [ SDV.MHEP ] Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology, Weight Loss, medicine, Genetics, Genome-Wide Association Studies, Humans, Obesity, Molecular Biology, Ecology, Evolution, Behavior and Systematics, 030304 developmental biology, Nutrition, Caloric Restriction, Regulatory Networks, [SDV.GEN]Life Sciences [q-bio]/Genetics, Lipogenesis, Computational Biology, Human Genetics, medicine.disease, lcsh:Genetics, Endocrinology, Gene Expression Regulation, [SDV.GEN.GH]Life Sciences [q-bio]/Genetics/Human genetics, [SDV.SPEE] Life Sciences [q-bio]/Santé publique et épidémiologie, Human health and pathology, [SDV.SPEE]Life Sciences [q-bio]/Santé publique et épidémiologie, Metabolic syndrome, Genome Expression Analysis, Energy Intake, [ SDV.GEN ] Life Sciences [q-bio]/Genetics, Body mass index, [SDV.MHEP]Life Sciences [q-bio]/Human health and pathology
Abstract: Weight control diets favorably affect parameters of the metabolic syndrome and delay the onset of diabetic complications. The adaptations occurring in adipose tissue (AT) are likely to have a profound impact on the whole body response as AT is a key target of dietary intervention. Identification of environmental and individual factors controlling AT adaptation is therefore essential. Here, expression of 271 transcripts, selected for regulation according to obesity and weight changes, was determined in 515 individuals before, after 8-week low-calorie diet-induced weight loss, and after 26-week ad libitum weight maintenance diets. For 175 genes, opposite regulation was observed during calorie restriction and weight maintenance phases, independently of variations in body weight. Metabolism and immunity genes showed inverse profiles. During the dietary intervention, network-based analyses revealed strong interconnection between expression of genes involved in de novo lipogenesis and components of the metabolic syndrome. Sex had a marked influence on AT expression of 88 transcripts, which persisted during the entire dietary intervention and after control for fat mass. In women, the influence of body mass index on expression of a subset of genes persisted during the dietary intervention. Twenty-two genes revealed a metabolic syndrome signature common to men and women. Genetic control of AT gene expression by cis signals was observed for 46 genes. Dietary intervention, sex, and cis genetic variants independently controlled AT gene expression. These analyses help understanding the relative importance of environmental and individual factors that control the expression of human AT genes and therefore may foster strategies aimed at improving AT function in metabolic diseases., Author Summary In obesity, an excess of adipose tissue is associated with dyslipidemia and diabetic complications. Gene expression is under the control of various genetic and environmental factors. As a central organ for the control of metabolic disturbances in conditions of both weight gain and loss, a comprehensive understanding of the control of adipose tissue gene expression is of paramount interest. We analyzed adipose tissue gene expression in obese individuals from the DiOGenes protocol, one of the largest dietary interventions worldwide. We found evidence for composite control of adipose tissue gene expression by nutrition, metabolic syndrome, body mass index, sex, and genotype with two main novel features. First, we observed a preeminent effect of sex on adipose tissue gene expression, which was independent of nutritional status, fat mass, and sex chromosomes. Second, the control of gene expression by cis genetic factors was unaffected by sex and nutritional status. Altogether, the effects of the investigated factors were most often independent of each other. Comprehension of the relative importance of environmental and individual factors that control the expression of human adipose tissue genes may help deciphering strategies aimed at controlling adipose tissue function during metabolic disorders.
Published: 2012

38. Probabilistic outlier detection in vibration spectra with small learning dataset

Author: Hazan, Aurélien, Verleysen, Michel, Cottrell, Marie, Lacaille, Jérôme, Madani, Kurosh, SYNAPSE, Laboratoire Images, Signaux et Systèmes Intelligents (LISSI), Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), SAMM - Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Institute of Information and Communication Technologies, Electronics and Applied Mathematics (ICTEAM), Université Catholique de Louvain = Catholic University of Louvain (UCL), SNECMA Villaroche [Moissy-Cramayel], Safran Group, Hazan, Aurélien, and Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM)
Subjects: bayesian inference, [INFO.INFO-TS] Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, excess, rotating machine, periodogram, aircraft engine, [STAT.ML] Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], fault detection, generalized pareto, probabilistic model, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], wavelet, vibration, maximum, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, [SPI.SIGNAL] Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, bearing
Abstract: The issue of detecting abnormal vibrations from spectra is addressed in this article, when little is known both on the mechanical behavior of the system, and on the characteristic patterns of potential faults. With vibration measured from a bearing test rig and from an aircraft engine, we show that when only a small learning set is available, probabilistic approaches have several advantages, including modelling healthy vibrations, and thus ensuring fault detection. To do so, we compare two original algorithms: the first one relies on the statistics of the maximum of log-periodograms. The second one computes the probability density function (pdf) of the wavelet transform of log-periodograms, and a likelihood index when new periodograms are presented. A by-product of it is the ability to generate random log-periodograms according with respect to the learning dataset. Receiver Operator Characteristic (ROC) curves are built in several experimental settings, and show the superiority of one of our algorithms over state-of-the-art machine-learning-oriented fault detection methods; lastly we generate random samples of aircraft engine log-periodograms.
Published: 2012

39. Urban-Segregation Models: A Dynamical Approach

Author: Randon-Furling, Julien, Hazan, Aurélien, SAMM - Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), SYNAPSE, Laboratoire Images, Signaux et Systèmes Intelligents (LISSI), Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), and Randon-Furling, Julien
Subjects: [MATH.MATH-PR]Mathematics [math]/Probability [math.PR], [PHYS.COND.CM-SM] Physics [physics]/Condensed Matter [cond-mat]/Statistical Mechanics [cond-mat.stat-mech], [MATH.MATH-PR] Mathematics [math]/Probability [math.PR], [PHYS.PHYS.PHYS-SOC-PH] Physics [physics]/Physics [physics]/Physics and Society [physics.soc-ph], [PHYS.PHYS.PHYS-SOC-PH]Physics [physics]/Physics [physics]/Physics and Society [physics.soc-ph], [INFO.INFO-MO] Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, [PHYS.COND.CM-SM]Physics [physics]/Condensed Matter [cond-mat]/Statistical Mechanics [cond-mat.stat-mech], [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation
Abstract: International audience; Combinations of multi-agent stochastic simulations and analytical solutions from statistical physics spin models have recently provided new insights into segregation phenomena described via Schelling's clas- sic model. We explore various types of segregation dynamics on the square lattice, paying particular attention to the e ffects of localized "quick-change" operations, with a view to identifying courses of ac- tion leading to less-segregated environments which are stable in the long-run.
Published: 2012

40. Modeling the Influence of Local Environmental Factors on Malaria Transmission in Benin and Its Implications for Cohort Study

Author: Bienvenue Kouwayè, Mahouton Norbert Hounkonnou, Aziz Bouraima, Noël Fonton, Gilles Cottrell, André Garcia, C. Pierrat, Vincent Corbel, Achille Massougbodji, Agnès Le Port, Université Paris Descartes - Faculté de Pharmacie de Paris (UPD5 Pharmacie), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5), Laboratoire de Parasitologie, 4 Avenue de l'Observatoire, 75270 Paris Cedex 06, Laboratoire LERSAB UAC/ Bénin, LERSAB, Labaratoire IRD/MERIT/ Cotonou, Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), University of Abomey Calavi (UAC), International Chair in Mathematical Physics and Applications, Espaces, Nature et Culture (ENeC), Université Paris-Sorbonne (UP4)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Mère et enfant en milieu tropical : pathogènes, système de santé et transition épidémiologique (MERIT - UMR_D 216), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5), Maladies infectieuses et vecteurs : écologie, génétique, évolution et contrôle (MIVEGEC), Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud]), LPMA/UAC/CIPMA/Bénin, LPMA, Centre de recherche en épidémiologie et santé des populations (CESP), Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Hôpital Paul Brousse-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ), Centre de Recherches Entomologiques de Cotonou (CREC), ANR/IRD, Université Paris Descartes - Faculté de Pharmacie de Paris ( UPD5 Pharmacie ), Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) ( SAMM ), Université Panthéon-Sorbonne ( UP1 ), Université d'Abomey Calavi, University of Abomey Calavi ( UAC ), Espaces, Nature et Culture ( ENeC ), Université Paris-Sorbonne ( UP4 ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Mère et enfant face aux infections tropicales ( MERIT - UMR_D 216 ), Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Institut de Recherche pour le Développement ( IRD ), Maladies infectieuses et vecteurs : écologie, génétique, évolution et contrôle ( MIVEGEC ), Université de Montpellier ( UM ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Institut de Recherche pour le Développement ( IRD [France-Sud] ), Université Panthéon-Sorbonne (UP1), Mère et enfant face aux infections tropicales (MERIT - UMR_D 216), Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM), Université d’Abomey-Calavi = University of Abomey Calavi (UAC), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Hôpital Paul Brousse-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (APHP)-Hôpital Paul Brousse-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Centre de recherche en épidémiologie et santé des populations ( CESP ), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines ( UVSQ ) -Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP)-Hôpital Paul Brousse-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ), and Centre de Recherches Entomologiques de Cotonou ( CREC )
Subjects: Rural Population, Epidemiology, Anopheles gambiae, [SDV]Life Sciences [q-bio], Climate, lcsh:Medicine, law.invention, Cohort Studies, 0302 clinical medicine, [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], law, Benin, 030212 general & internal medicine, lcsh:Science, Malaria vector, [ STAT.ML ] Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], [STAT.AP]Statistics [stat]/Applications [stat.AP], Multidisciplinary, biology, Ecology, Statistics, Anopheles, 3. Good health, Transmission (mechanics), Infectious Diseases, Child, Preschool, Medicine, Seasons, Cohort study, Research Article, Clinical Research Design, 030231 tropical medicine, Environment, Models, Biological, Host-Parasite Interactions, Specimen Handling, 03 medical and health sciences, Malaria transmission, Environmental risk, Environmental health, medicine, Parasitic Diseases, Animals, Humans, Quantitative Biology - Populations and Evolution, Biology, [ SDV ] Life Sciences [q-bio], Population Biology, [ STAT.AP ] Statistics [stat]/Applications [stat.AP], lcsh:R, Populations and Evolution (q-bio.PE), Infant, Newborn, Infant, Tropical Diseases (Non-Neglected), medicine.disease, biology.organism_classification, Insect Vectors, Malaria, FOS: Biological sciences, lcsh:Q, Mathematics
Abstract: Malaria remains endemic in tropical areas, especially in Africa. For the evaluation of new tools and to further ourunderstanding of host-parasite interactions, knowing the environmental risk of transmission-even at a very local scale-isessential. The aim of this study was to assess how malaria transmission is influenced and can be predicted by local climaticand environmental factors. As the entomological part of a cohort study of 650 newborn babies in nine villages in the ToriBossito district of Southern Benin between June 2007 and February 2010, human landing catches were performed to assessthe density of malaria vectors and transmission intensity. Climatic factors as well as household characteristics were recordedthroughout the study. Statistical correlations between Anopheles density and environmental and climatic factors weretested using a three-level Poisson mixed regression model. The results showed both temporal variations in vector density(related to season and rainfall), and spatial variations at the level of both village and house. These spatial variations could belargely explained by factors associated with the house's immediate surroundings, namely soil type, vegetation index andthe proximity of a watercourse. Based on these results, a predictive regression model was developed using a leave-one-outmethod, to predict the spatiotemporal variability of malaria transmission in the nine villages. This study points up theimportance of local environmental factors in malaria transmission and describes a model to predict the transmission risk ofindividual children, based on environmental and behavioral characteristics., Comment: PLoS ONE, Public Library of Science, 2012
Published: 2012

41. Professional Trajectories of Workers Using Disconnected Self-Organizing Maps

Author: Patrice Gaubert, Etienne Côme, Marie Cottrell, Génie des Réseaux de Transport Terrestres et Informatique Avancée (IFSTTAR/GRETTIA), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Panthéon-Sorbonne (UP1), Equipe de Recherche sur l’Utilisation des Données Individuelles en lien avec la Théorie Economique (ERUDITE), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), P.A. Estevez et al. (Eds.), SAMM - Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), Cottrell, Marie, and Cadic, Ifsttar
Subjects: Self-organizing map, 0209 industrial biotechnology, [SHS.SOCIO] Humanities and Social Sciences/Sociology, 02 engineering and technology, Machine learning, computer.software_genre, 020901 industrial engineering & automation, [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], ALGORITHME, Kohonen algorithm, [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, [MATH.MATH-ST] Mathematics [math]/Statistics [math.ST], Mathematics, [SHS.SOCIO]Humanities and Social Sciences/Sociology, Markov chain, Markov chains, business.industry, [STAT.TH] Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH], [STAT.TH]Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH], planar graphs, Panel Study of Income Dynamics, 8. Economic growth, 020201 artificial intelligence & image processing, Artificial intelligence, labor market, business, computer, Period (music)
Abstract: International audience; Using the Panel Study of Income Dynamics (PSID) collected on the period 1984-2003, we study the situations of American workers with respect to employment. The data include all heads of household (men or women) as well as the partners who are on the labor market, working or not. They are extracted from the complete survey by computing a few relevant features which characterize the worker's situations. To perform this analysis, we suggest to use a Self-Organizing Map (Kohonen algorithm) with specific topologies. Self Organizing Maps (SOM) have been successfully applied in a lot of real world hard problems since their apparition. In this paper we present a new topology for SOM based on a planar graph with disconnected components (called D-SOM) which is especially interesting for clustering. Each component takes the form of a string and corresponds to an organized cluster. This algorithm operates on elementary observations that are pairs (year, individual). It allows us to group the data into some clusters. Each cluster can be described by its mean features (good situation, precarious, no job at all, etc.) as well as the personal descriptors of the individuals it contains. From this clustering, we study the dynamics at the individual level, that is the trajectories of the individuals among the classes during the observed period. Then we estimate the transition probability matrices for each year and the corresponding stationary distributions. Finally, we try to give an answer to the question: is there a significant change in 1992 (new economic policies after the "Reaganomics").
Published: 2012

42. Bayesian inference for outlier detection in vibration spectra with small learning dataset

Author: Hazan , Aurélien, Verleysen , Michel, Cottrell , Marie, Lacaille , Jérôme, SYNAPSE, Laboratoire Images, Signaux et Systèmes Intelligents (LISSI), Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), SNECMA Villaroche [Moissy-Cramayel], Safran Group, Hazan, Aurélien, SAMM - Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Laboratoire Images, Signaux et Systèmes Intelligents ( LISSI ), Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 ( UPEC UP12 ) -Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 ( UPEC UP12 ), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) ( SAMM ), and Université Panthéon-Sorbonne ( UP1 )
Subjects: [ INFO.INFO-TS ] Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [INFO.INFO-TS] Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, [ SPI.SIGNAL ] Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, [ STAT.ML ] Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], [STAT.ML] Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML], [SPI.SIGNAL] Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing
Abstract: International audience; The issue of detecting abnormal vibrations is addressed in this article, when little is known both on the mechanical behavior of the system, and on the characteristic patterns of potential faults. With data from a bearing test rig and from an aircraft engine, we show that when only a small learning set is available, Bayesian inference has several advantages in order to compute a model of healthy vibrations, and thus ensure fault detection. To do so, we compute the wavelet transform of many log-periodograms, and show that their probability density can be easily modelled. This allows us to compute a likelihood index when a new log-periodogram is presented, thanks to marginal likelihood approximation. A by-product of this computation is the ability to generate random log-periodograms according to the learning dataset probability density. Finally, we first detect the degradation of a bearing on a test rig; then we generate random samples of aircraft engine log-periodograms.
Published: 2011

43. Aircraft engine fleet monitoring using Self-Organizing Maps and Edit Distance

Author: Jérôme Lacaille, Etienne Côme, Michel Verleysen, Marie Cottrell, Côme, Etienne, Laaksonen J., Honkela T. Eds., Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Génie des Réseaux de Transport Terrestres et Informatique Avancée (IFSTTAR/GRETTIA), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), MachineLearning Group - DICE (DICE), Université Catholique de Louvain = Catholic University of Louvain (UCL), SNECMA Villaroche [Moissy-Cramayel], Safran Group, and SAMM - Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM)
Subjects: Self-organizing map, Normalization (statistics), Computer science, [STAT.TH] Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH], 02 engineering and technology, [STAT.TH]Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH], computer.software_genre, 01 natural sciences, Visualization, 010104 statistics & probability, Signal modeling, [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], 020204 information systems, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Preprocessor, Edit distance, Data mining, 0101 mathematics, computer, [MATH.MATH-ST] Mathematics [math]/Statistics [math.ST], Change detection
Abstract: International audience; Aircraft engines are designed to be used during several tens of years. Ensuring a proper operation of engines over their lifetime is therefore an important and difficult task. The maintenance can be improved if efficient procedures for the understanding of data flows produced by sensors for monitoring purposes are implemented. This paper details such a procedure aiming at visualizing in a meaningful way successive data measured on aircraft engines and finding for every possible request sequence of data measurement similar behaviour already observed in the past which may help to anticipate failures. The core of the procedure is based on Self-Organizing Maps (SOM) which are used to visualize the evolution of the data measured on the engines. Rough measurements can not be directly used as inputs, because they are influenced by external conditions. A preprocessing procedure is set up to extract meaningful information and remove uninteresting variations due to change of environmental conditions. The proposed procedure contains four main modules to tackle these difficulties: environmental conditions normalization (ECN), change detection and adaptive signal modeling (CD), visualization with Self-Organizing Maps (SOM) and finally minimal Edit Distance search (SEARCH). The architecture of the procedure and of its modules is described in this paper and results on real data are also supplied.
Published: 2011

44. Adaptive models in regression for modeling and understanding evolving populations

Author: Bouveyron, Charles, Gaubert, Patrice, Jacques, Julien, Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Equipe de Recherche sur l’Utilisation des Données Individuelles en lien avec la Théorie Economique (ERUDITE), Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 (LPP), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lille, Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), Laboratoire Paul Painlevé (LPP), Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Bouveyron, Charles, SAMM - Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), and Université Panthéon-Sorbonne (UP1)
Subjects: [STAT.TH] Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH], [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], [STAT.TH]Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH], [MATH.MATH-ST] Mathematics [math]/Statistics [math.ST]
Abstract: International audience; When regression analysis is carried out in a prediction purpose, an evolution in the modeled phenomenon between the training and the prediction stages obliges the practitioner to perform a new and complete analysis. Similarly, when regression aims to explain the modeled phenomenon, a new regression model must be estimated whenever the phenomenon or its study conditions change. This paper shows how a previous regression analysis can be used for the estimation of the regression model in a new situation avoiding a new and expensive collect of data. Two case studies are considered in the paper. On the one hand, a regression model of the house price versus house and household features is adapted from a city of the US South-East (Birmingham, AL) to a city of the US West coast (San Jose, CA). On the other hand, the link between CO$ emissions and gross national product in 1999 is analyzed based on a previous analysis dating from 1980.
Published: 2011

45. Sparse and group-sparse clustering for mixed data An illustration of the vimpclust package

Author: Chavent, Marie, Lacaille, Jérôme, Mourer, Alex, Olteanu, Madalina, Université de Bordeaux (UB), Méthodes avancées d’apprentissage statistique et de contrôle (ASTRAL), Institut de Mathématiques de Bordeaux (IMB), Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Université de Bordeaux (UB)-Institut Polytechnique de Bordeaux (Bordeaux INP)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Naval Group, Safran Aircraft Engines, Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), CEntre de REcherches en MAthématiques de la DEcision (CEREMADE), Université Paris Dauphine-PSL, and Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: sparse k-means, L1 and group-L1 penalties, pénalités L1 et L1-groupe, mixed data, packages R, R packages, [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], données mixtes, k-means parcimonieux, clustering
Abstract: International audience; High-dimensional data may often contain both numerical and categorical features, and in some cases features may be available as natural groups (repeated measurements, categories of features, ...). Clustering this kind of data raises several issues: how to simultaneously deal with numerical and categorical features? how to build meaningful clusters of the input entities? how to select the most informative features or groups of features for the clustering? In the k-means framework, one may rely on a penalised version of the between-cluster variance, and find both the best partitioning of the data, and the most informative features or groups of features. The present manuscript illustrates sparse k-means and group sparse k-means for mixed data, using the vimpclust package. The example provided on a small real-life dataset shows how feature selection may be directly combined with clustering, and provide a meaningful selection while preserving the quality of the clustering.
Published: 2022

46. White-noise driven conditional McKean-Vlasov limits for systems of particles with simultaneous and random jumps

Author: Xavier Erny, Eva Löcherbach, Dasha Loukianova, Université d'Évry-Val-d'Essonne (UEVE), Laboratoire de Mathématiques et Modélisation d'Evry (LaMME), Université d'Évry-Val-d'Essonne (UEVE)-ENSIIE-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), and Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)
Subjects: Statistics and Probability, Martingale measures, Interacting particle systems, Propagation of chaos, McKean-Vlasov equations, Mean field interaction, Probability (math.PR), MSC (2010): 60K35, 60G09, 60H40, 60F05, [MATH.MATH-PR]Mathematics [math]/Probability [math.PR], 60K35, 60G09, 60H40, 60F05, Exchangeability, FOS: Mathematics, Statistics, Probability and Uncertainty, Analysis, Mathematics - Probability
Abstract: We study the convergence of $N-$particle systems described by SDEs driven by Brownian motion and Poisson random measure, where the coefficients depend on the empirical measure of the system. Every particle jumps with a jump rate depending on its position and on the empirical measure of the system. Jumps are simultaneous, that is, at each jump time, all particles of the system are affected by this jump and receive a random jump height that is centred and scaled in $N^{-1/2}.$ This particular scaling implies that the limit of the empirical measures of the system is random, describing the conditional distribution of one particle in the limit system. We call such limits {\it conditional McKean-Vlasov limits}. The conditioning in the limit measure reflects the dependencies between coexisting particles in the limit system such that we are dealing with a {\it conditional propagation of chaos property}. As a consequence of the scaling in $N^{-1/2}$ and of the fact that the limit of the empirical measures is not deterministic the limit system turns out to be solution of a non-linear SDE, where not independent martingale measures and white noises appear having an intensity that depends on the conditional law of the process., 35 pages, 1 figure
Published: 2022

47. Semi-supervised feature extraction using independent factor analysis

Author: Thierry Denoeux, Latifa Oukhellou, Patrice Aknin, Etienne Côme, Laboratoire des Technologies Nouvelles (INRETS/LTN), Institut National de Recherche sur les Transports et leur Sécurité (INRETS), Centre d'Etudes et Recherches en Thermique, Environnement et Systèmes [Créteil] (CERTES EA 3481), Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), SAMM - Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Génie des Réseaux de Transport Terrestres et Informatique Avancée (IFSTTAR/GRETTIA), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), Heuristique et Diagnostic des Systèmes Complexes [Compiègne] (Heudiasyc), Université de Technologie de Compiègne (UTC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), and Cadic, Ifsttar
Subjects: Computer Science::Machine Learning, semi-supervised learning, Computer science, Independent factor analysis, Feature extraction, 02 engineering and technology, Semi-supervised learning, Latent variable, 01 natural sciences, Set (abstract data type), 010104 statistics & probability, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 0101 mathematics, mixture models, maximum likelihood, dimensionality reduction, business.industry, Dimensionality reduction, [MATH.MATH-OC] Mathematics [math]/Optimization and Control [math.OC], Pattern recognition, Mixture model, Independent component analysis, Manifold, Data set, ComputingMethodologies_PATTERNRECOGNITION, Unsupervised learning, 020201 artificial intelligence & image processing, Artificial intelligence, [MATH.MATH-OC]Mathematics [math]/Optimization and Control [math.OC], business
Abstract: International audience; Dimensionality reduction can be efficiently achieved by generative latent variable models such as probabilistic principal component analysis (PPCA) or independent component analysis (ICA), aiming to extract a reduced set of variables (latent variables) from the original ones. In most cases, the learning of these methods is achieved within the unsupervised framework where only unlabeled samples are used. In this paper we investigate the possibility of estimating independent factor analysis model (IFA) and thus projecting original data onto a lower dimensional space, when prior knowledge on the cluster membership of some training samples is incorporated. In the basic IFA model, latent variables are only recovered from their linear observed mixtures (original features). Both the mapping matrix (assumed to be linear) and the latent variable densities (that are assumed to be mutually independent and generated according to mixtures of Gaussians) are learned from observed data. We propose to learn this model within semisupervised framework where the likelihood of both labeled and unlabeled samples is maximized by a generalized expectation-maximization (GEM) algorithm. Experimental results on real data sets are provided to demonstrate the ability of our approach to find law dimensional manifold with good explanatory power.
Published: 2010

48. Trajectoires d'emploi identifiées à l'aide de cartes auto-organisées classifiantes. Etude réalisée avec le Panel Study of Income Dynamics, 1993-2003

Author: Côme, Etienne, Cottrell, Marie, Gaubert, Patrice, Côme, Etienne, Eric Severin Ed., Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Panthéon-Sorbonne (UP1), Equipe de Recherche sur l’Utilisation des Données Individuelles en lien avec la Théorie Economique (ERUDITE), Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM)-Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12)-Université Paris-Est Marne-la-Vallée (UPEM), and SAMM - Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM)
Subjects: trajectoires, [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST], cartes auto-organisées, [STAT.TH] Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH], marché de l'emploi, [STAT.TH]Statistics [stat]/Statistics Theory [stat.TH], cartes auto-organisées,marché de l'emploi,trajectoires, [SHS.ECO]Humanities and Social Sciences/Economics and Finance, [SHS.ECO] Humanities and Social Sciences/Economics and Finance, [MATH.MATH-ST] Mathematics [math]/Statistics [math.ST]
Abstract: International audience; Nous étudions les situations de chefs de famille américains vis-à-vis de l'emploi. Nous proposons pour cela une méthode de classification et de visualisation de données de grande dimension basée sur l'algorithme de Kohonen permettant l'apprentissage des cartes auto-organisatrices. Cette méthode que nous nommerons cartes auto-organisée classifiante nous permet d'étudier la segmentation du marché du travail américain en classes aux caractéristiques différentes et d'étudier la dynamique des trajectoires professionnelles des foyers appartenant au panel parmi ces classes.
Published: 2010

49. Clustering patterns of urban built-up areas with curves of fractal scaling behaviour

Author: Isabelle Thomas, Benoît Frénay, Michel Verleysen, Pierre Frankhauser, CORE and Department of Geography, Université Catholique de Louvain = Catholic University of Louvain (UCL)-National Fund for Scientific Research, Théoriser et modéliser pour aménager (UMR 6049) (ThéMA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bourgogne (UB)-Université de Franche-Comté (UFC), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC), Institute of Information and Communication Technologies, Electronics and Applied Mathematics (ICTEAM), Université Catholique de Louvain = Catholic University of Louvain (UCL), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Université de Bourgogne (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Franche-Comté (UFC), Université Catholique de Louvain ( UCL ) -National Fund for Scientific Research, Théoriser et modéliser pour aménager ( ThéMA ), Université de Bourgogne ( UB ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Franche-Comté ( UFC ), Institute of Information and Communication Technologies, Electronics and Applied Mathematics ( ICTEAM ), Université Catholique de Louvain ( UCL ), Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) ( SAMM ), and Université Panthéon-Sorbonne ( UP1 )
Subjects: Geography, Planning and Development, 0211 other engineering and technologies, fractal scaling behaviour, 021107 urban & regional planning, Geometry, 02 engineering and technology, [SHS.GEO]Humanities and Social Sciences/Geography, 01 natural sciences, Fractal dimension, Texture (geology), Fractal analysis, [ SHS.GEO ] Humanities and Social Sciences/Geography, 010305 fluids & plasmas, Geography, Fractal scaling, 0103 physical sciences, 11. Sustainability, Spatial variability, urban built-up areas, Cluster analysis, Scaling, Cartography, General Environmental Science
Abstract: Fractal dimension is an index which can be used to characterize urban areas. The use of the curve of scaling behaviour is less common. However, its shape gives local information about the morphology of the built-up area. This paper suggests a method based on a k-medoid for clustering these curves. It is applied to forty-nine wards of European cities, and shows that the curves add interesting intraward information to our knowledge of the spatial variation of the urban texture. Moreover, morphological similarities are observed between cities: living, architectural, and planning trends are not specific to individual cities.
Published: 2010

50. Behavior of solutions to the 1D focusing stochastic nonlinear Schrödinger equation with spatially correlated noise

Author: Alex D. Rodriguez, Kai Yang, Annie Millet, Svetlana Roudenko, Statistique, Analyse et Modélisation Multidisciplinaire (SAmos-Marin Mersenne) (SAMM), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1), Laboratoire de Probabilités, Statistiques et Modélisations (LPSM (UMR_8001)), Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Paris (UP), College of Arts, Sciences & Education, Florida International University, and NSF grant DMS-1815873/1927258
Subjects: Statistics and Probability, Stratonovich integral, 35R60, 35Q55, 60H15, 60H35, 65C30, 65M06, Discretization, Mathematics::Analysis of PDEs, 01 natural sciences, Noise (electronics), Multiplicative noise, symbols.namesake, mass-conservative numerical schemes, Mathematics - Analysis of PDEs, Wiener process, FOS: Mathematics, Mathematics - Numerical Analysis, Statistical physics, 0101 mathematics, Nonlinear Schrödinger equation, stochastic NLS, Physics, multiplicative noise, blow-up dynamics, Partial differential equation, Applied Mathematics, Probability (math.PR), blow-up probability, 010102 general mathematics, Numerical Analysis (math.NA), [MATH.MATH-PR]Mathematics [math]/Probability [math.PR], 010101 applied mathematics, Modeling and Simulation, symbols, spatially correlated noise, Hamiltonian (quantum mechanics), Mathematics - Probability, Analysis of PDEs (math.AP)
Abstract: We study the focusing stochastic nonlinear Schrodinger equation in one spatial dimension with multiplicative noise, driven by a Wiener process white in time and colored in space, in the $$L^2$$ -critical and supercritical cases. The mass ( $$L^2$$ -norm) is conserved due to the multiplicative noise defined via the Stratonovich integral, the energy (Hamiltonian) is not preserved. We first investigate both theoretically and numerically how the energy is affected by various spatially correlated random perturbations and its dependence on the discretization parameters and the schemes. We then perform numerical investigation of the noise influence on the global dynamics measuring the probability of blow-up versus scattering behavior depending on parameters of correlation kernels. Finally, we study numerically the effect of the spatially correlated noise on the blow-up behavior, and conclude that such random perturbations do not influence the blow-up dynamics, except for shifting of the blow-up center location. This is similar to what we observed for a space-time white driving noise in Millet et al. (Numerical study of solutions behavior to the 1d stochastic $$L^2$$ -critical and supercritical nonlinear Schrodinger equation, 2020. arXiv:2006.10695 ).
Published: 2021

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