Stage

Offre stage M2 statistiques - Bayesian Inverse Problem for Spatially Varying Anisotropy in Stochastic PDEs

L’objectif de ce stage est de développer une approche bayésien hiérarchique permettant de modéliser et d’estimer des anisotropies locales dans des modèles basées sur des équations aux dérivées partielles stochastiques (SPDE). L’approche proposée sera d’abord évaluée sur des modèles spatiaux simples, puis étendue à un modèle spatio-temporel plus complexe pour des données environnementales réelles. Enfin, des améliorations dans l'évaluation de la vraisemblance seront étudiées afin de réduire le coût computationnel. Les candidatures sont attendues avant le 1 février 2027.

Offre stage M2 statistiques - Statistical Methods for Robust Prediction under Covariate Shifts

Ce stage vise à améliorer les prévisions sur des données de grande dimension soumises à des conditions expérimentales changeantes (covariate shifts). Il comprendra une revue de la littérature concernant l’analyse mathématique de la méthode Lasso en présence de covariate shifts à queues lourdes, ainsi que l’étude de différentes stratégies d’inférence. Les candidatures sont attendues avant le 1 février 2027.  Vous trouverez plus de détails dans la fiche de poste ci-dessous.