Groupe de travail “modèles stochastiques pour l’écologie et la biologie” (séances passées)

Organisateurs : Fabien Campillo (INRIA), Marc Joannides (I3M), Véronique Ladret (I3M), Pierre Pudlo (I3M).
I3M Equipe Probabilités-Statistique et Equipe-Projet MODEMIC INRIA/INRA

[lien vers la page présente]

Ce groupe de travail reçoit le soutien du Labex NUMEV.

2012

  • Jeudi 25 octobre 2012 à 17h-18h, salle 431 bât. 9 – Université de Montpellier 2.
    Nicolas Champagnat (IECN et INRIA Nancy – Grand Est)
    Modélisation aléatoire de l’évolution darwinienne: un modèle de chemostat à plusieurs ressources.
    Collaboration avec Sylvie Méléard et Pierre-Emmanuel Jabin.
  • Mercredi 4 avril 2012 de 10h-11h, salle 9.02 (ex-TD31) bât. 9, RDC – Université de Montpellier 2.
    Amaury Lambert (Équipe Probabilités, Statistiques & Biologie, Laboratoire de Probabilités & Modèles Aléatoires UPMC Univ Paris 06; “Stochastic Models for the Inference of Life Evolution”, Center for Interdisciplinary Research in Biology Collège de France).
    Processus ponctuels de coalescence et phylogénie.

2011

  • Lundi 12 décembre de 11h à 13h (UM2) – Veronique Ladret : jeux évolutionnaires en populations finies structurées et émergence de la coopération.
  • Lundi 5 décembre de 16h à 18h (UM2) – Pierre Pudlo : Estimation de paramètres démographiques par vraisemblance empirique.
  • Mardi 14 janvier (UM2, salle 331) – Irène Larramendy: estimation de paramètres dans des diffusions observées en temps discret [hurn2007a]

2010

  • Pierre Pudlo: “Species abundance distributions in neutral models with immigration or mutation and general lifetimes” d’après Amaury Lambert
  • Vendredi 11 juin (UM2) – Jean-Michel Marin: présentation du papier de Stephens et Donnelly [stephen2000a].
  • Mardi 13 avril (UM2, salle 331) – Irène Larramendy: le chapitre 4 du cours de Sylvie Méléard.
  • Mardi 6 avril (UM2, salle 331) – Irène Larramendy: le chapitre 4 du cours de Sylvie Méléard.
  • Mardi 23 mars (SupAgro, salle 317 bât 21) – Pierre Pudlo, “Modèles généalogiques 1” d’après [birkner2005a] [meleard2009a] [tavare2001a]
  • Mardi 16 mars (UM2, salle 331) – Pierre Pudlo, “Modèles généalogiques 1” d’après [birkner2005a] [meleard2009a] [tavare2001a]
  • Lundi 8 février 2010 (I3M) – Fabien Campillo : Modèle logististique stochastique d’après Ingemar Nasell “Extinction and quasi-stationarity in the Verhulst logistic model” (1/2).

2009

  • Lundi 7 décembre 2009 (ENSAM) – Irène Larramendy : d’après Alison Etheridge “Diffusion Process Models in Mathematical Genetics” (2/2).
  • Lundi 23 novembre 2009 (ENSAM) – Irène Larramendy : d’après Alison Etheridge “Diffusion Process Models in Mathematical Genetics” (1/2).
  • Lundi 9 novembre 2009 (I3M) – Marc Joannides : Lotka-Volterra et modèle de chemostat.
  • Lundi 19 octobre 2009 (I3M) – Marc Joannides : processus de saut dans les modèles écologiques (2/2) d’après Klebaner-Lipster, Kurtz (70, 71).
  • Lundi 12 octobre 2009 (I3M) – Marc Joannides : processus de saut dans les modèles écologiques (1/2) d’après Klebaner-Lipster, Kurtz (70, 71).
  • 5 octobre 2009 (ENSAM) – Fabien Campillo : générateurs de processus de Markov (d’après Kallenberg).
  • Scéances : 26 mars, 3 avril, 24 avril, 15 mai, 4 juin, 12 juin, 19 juin 2009 consacrées à l’étude du livre d’Etheir et Kurtz.

Références

[birknee2005a] Matthias Birkner, Stochastic models from population biology, lecture notes for a course at TU Berlin, Summer 2005.
[ethier1986a] Stewart N. Ethier and Thomas G. Kurtz, Markov Processes – Characterization and Convergence, John Wiley, 1986.
[etheridgeXXXXa] Alison Etheridge, Diffusion Process Models in Mathematical Genetics [pdf].
[hurn2007a] A. S. Hurn, J. Jeisman and K.A. Lindsay, Seeing the Wood for the Trees: A Critical Evaluation of Methods to Estimate the Parameters of Stochastic Differential Equations. Journal of Financial Econometrics, 3(5): 390-455, 2007.
[kallenberg2002a] Olav Kallenberg, Foundations of modern probability, Springer, 2nd edition, 2002.
[klebaner2001a] F. C. Klebaner and R. Liptser, Asymptotic Analysis And Extinction In A Stochastic Lotka-Volterra Model, The Annals of Applied Probability, 4 (11):1263-1291, 2001.
[klebaner2005b] Fima C. Klebaner, Introduction to Stochastic Calculus with Applications, Imperial College Press, 2nd Edition, 2005.
[kurtz1970a] Thomas G. Kurtz, Solutions of Ordinary Differential Equations as Limits of Pure Jump Markov Processes, J. Applied Probability, 7: 49-58, 1970.
[kurtz1971b] Thomas G. Kurtz, Limit Theorems for Sequences of Jump Markov Processes Approximating Ordinary Differential Processes, Journal of Applied Probability, 9:344-356, 1971.
[kurtz1978a] Thomas G. Kurtz, Strong approximation theorems for density dependent Markov chains, Stochastic Processes and Applications, 6: 223-240,1978.
[meleard2009a] Sylvie Méléard, Modèles Aléatoires en Écologie et Évolution, cours de l’École Polytechnique [pdf]
[stephens2000a] Stephens, M. and Donnelly, P. (2000). Inference in Molecular Population Genetics. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 62, 605-655. [ps.gz]
[tavare2001a] Simon Tavaré, Ancestral Inference in Population Genetics, cours à l’École d’Été de St.-Flour, 2001.