Journal de bord
Lycée Lesage
La Business Class au Lycée Lesage
Journée OPEDUCA au Lycée Lesage
Création des Cartes Heuristiques OPEDUCA
Education pour le Dévelopement Durable - Projet Co-Génération
Exposition au Lycée Lesage sur la vie et l'oeuvre d'Alain-René lesage
Laboratoire de Mathématiques
de Bretagne Atlantique
Recherche sur les Mind Mappings
Mathématiques et Environnement
Echange avec chercheurs chinois
Probabilités des Evénements Rares
2013, Mathématiques de la Planète Terre
Production en lien avec le Développement Durable
A.B.A.D.A.S
A.B.A.D.A.S : mission au Burkina Faso
A.B.A.D.A.S et U.N.M.P.L au Burkina Faso
formations au Burkina Faso
Divers
ECO-CONSTRUCTION
Bureau d'études Solaire Thermique HELIOPHOROS
Préservation du patrimone régional - Mairie d'Arradon
ECO-Tourisme : "La Finlande autrement et toute la Scandinavie"
MATHEMATIQUES ET ENVIRONNEMENT
Participation du Laboratoire de Mathématiques de l'Université de Bretagne Sud à la Conférence de Montréal sur "Statistiques et Environnement" qui s'est tenue à Montréal, Québec, Canada, en Août 2013.
Title: Estimation of a Time-Varying Extreme Quantile with Application to the Measurement of the Activity of Bivalves in an Environmental Context
Author(s): Ion Grama+ and Gilles Durrieu and Jean-Charles Massabuau and Quang Khoai Pham and Jean-Marie TRICOT
Companies: University of South Brittany and University of South Brittany and University of Bordeaux 1, CNRS UMR 5805-EPOC and University of South Brittany
Keywords: Extreme values ; High quantiles ; Nonparametric kernel estimator ; Bio-monitoring ; Environmental statistics
Abstract: Consider a continuous time process $X(t)$ with independent increments and assume that each observation has a regularly varying distribution function $F_t$. We propose a nonparametric estimator of the high quantiles of $F_t$ from the observations $X(t_i)$ at instants $t_i$. The idea of our approach is to adjust the tail of the distribution function $F_t$ with a Pareto distribution with parameter $\theta_t$ starting from a threshold $\tau$. The parameter $\theta_t$ is estimated using a kernel estimator of bandwidth $h$ based on the observations larger than $\tau$. Under some regularity assumptions on the underlying distributions $F_t$ and for appropriately chosen threshold $\tau$ and bandwidth $h$, we prove that the proposed estimator of $\theta_t$ is consistent and we compute its rate of convergence. We also propose a sequential tests based procedure for the automatic choice of the threshold $\tau$. We discuss an application to the measurement of the closing and opening activity of bivalves considered as bio-indicators of pollution of aquatic systems.