GdT Géométrie, Topologie et Statistique

 Organisateurs :  Alice Le Brigant, Tat Dat Tô

Jour et lieu habituels : Jeudi, 9h en salle MIP (bâtiment 1R3). Lien sur l'IMT 


Programme: Modèles paramétriques, problème général  d'estimation, Vraisemblance d'un modèle, information de  Fisher, Optimalité de l'estimation et borne de Cramer-Rao.    

Programme: Modèle exponentiel, entropie, divergence de Kullback-Leibler

Résumé : Un enjeu majeur en contrôle du trafic aérien est la capacité à estimer la complexité d'une situation de trafic donnée. Pour évaluer cette complexité localement, on peut extraire en chaque point d'observation une matrice de covariance révélatrice du « désordre local » du champ des vitesses des avions dans un petit voisinage. Dans cet exposé, nous verrons comment construire un résumé d'une situation de trafic aérien en quantifiant la distribution empirique des matrices de covariance correspondantes dans l'espace des matrices symétriques définies positives munie de la métrique de Fisher. Avant cela je reviendrai sur la géométrie de Fisher des lois gaussiennes univariées et multivariées centrées.


Resume: Dans cet exposé, je définis les statistiques suffisantes et prouve que la métrique de Fisher et le tenseur de Amari-Chentsov sont invariants sous des statistiques exhaustives. 


 

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