OPSTAT: « Estimer la dissimilarité entre différentes lois de probabilité »

Ce projet a pour objectif de développer des outils permettant d’estimer la “dissimilarité” entre différentes lois de probabilité. Ce type de problématique apparait notamment dans le cadre d’applications du célèbre Théorème Central Limite, où il s’agit de remplacer une distribution observée (par essence compliquée et difficile à manipuler) par une loi normale (par essence simple et facile d’utilisation).

Le travail des chercheurs consiste à construire des estimateurs permettant de quantifier l’impact d’un tel remplacement sur les prises de décisions subséquentes, non seulement dans un cadre gaussien mais également dans la comparaison de deux lois de probabilité, quelles qu’elles soient.

D’un point de vue méthodologique, l’outil principal qui est développé est un ensemble d’opérateurs intégro-différentiels appelés “opérateurs de Stein” qui permettent de caractériser toute loi de probabilité au travers d’outils ayant de bonnes propriétés théoriques et numériques.

Porte-parole: Yvik Swan, Unité de recherche en Statistique mathématique et Probabilités, Faculté des Sciences

Dates
Créé le 4 septembre 2020