Seminarium Statystyka Procesów Stochastycznych i Pól Losowych

   

Prowadzący: 

prof. dr hab. Oleksii Kulyk, dr hab. inż. Roman Różański, dr inż. Adam Zagdański

Uwaga:  
Do końca semestru letniego 2019/2020 seminarium ze Statystyki Procesów Stochastycznych przyłącza się do Statistical Learning webinar at the University of Wroclaw (więcej informacji: https://statistical-learning-seminars.github.io/). 

Aktualna tematyka badawcza:

• Nieparametryczne metody estymacji i weryfikacji hipotez dla szeregów czasowych i procesów stochastycznych
• Konstrukcja predykcyjnych obszarów i przedziałów ufności dla modeli szeregów czasowych z zastosowaniem metody bootstrap
• Zastosowanie efektywnych metod wnioskowania statystycznego do analizy rezultatów wielkoskalowych eksperymentów w obszarze biologii molekularnej

Plan referatów:

14/28.01.2020  - wtorek godz. 17:05 s. 505/C-11	Krzysztof Bogdan	Estymatory największej wiarogodności dla dyskretnych rodzin wykładniczych i grafów losowych (streszczenie)
10.12.2019  - wtorek godz. 17:05 s. 505/C-11	Damian Brzyski	Using various types of brain imaging data in the analysis via regularization methods.
19.11.2019  - wtorek godz. 17:05 s. 505/C-11	Oleksii Kulyk	LAD estimation of the drift for locally stable SDEs.
5.11.2019  - wtorek godz. 17:05 s. 505/C-11	Marek Teuerle	Dokładne i przybliżone prawdopodobieństwo ruiny dla dwuwymiarowego procesu ryzyka z reasekuracją proporcjonalną.
22/29.10.2019  - wtorek godz. 17:05 s. 505/C-11	Grzegorz Wyłupek (IM UWr)	Data-driven Kaplan-Meier one-sided two-sample tests (Adaptacyjny jednostronny dwupróbkowy test Kaplana-Meiera).
14.05.2019  - wtorek godz. 15:15 s. 505/C-11	Damian Brzyski	Using machine learning techniques in discovering response-related communities in the brain (cont'd)
30.04.2019  - wtorek godz. 15:15 s. 505/C-11	Damian Brzyski	Using machine learning techniques in discovering response-related communities in the brain (abstract)
19.03.2019  - wtorek godz. 15:15 s. 505/C-11	Oleksii Kulyk	LA(M)N property for discretely observed diffusions (cont'd).
14/21.01.2019  - poniedziałek godz. 16:10 s. 505/C-11	Oleksii Kulyk	LA(M)N property for discretely observed diffusions.
10/17.12.2018  - poniedziałek godz. 16:10 s. 505/C-11	Adam Zagdański	Prediction intervals for heteroscedastic time series via sieve bootstrap  -- part II.
26.11.2018  - poniedziałek godz. 16:10 s. 35/C-4	Adam Zagdański	Prediction intervals for heteroscedastic time series via sieve bootstrap  -- part I.
5.04.2018  - czwartek godz. 15:15 s. 34/C-4	Mikołaj Musiał	"Nieparametryczna estymacja gęstości z parametrycznym startem." Referat na podstawie artykułu Nilsa Hjorta i Ingrid Glad ”Non parametric density estimation with a parametric start.”
22.03.2018  - czwartek godz. 15:15 s. 34/C-4	Mikołaj Musiał	"Podstawowe informacje o jądrowej estymacji gęstości i wybrane metody konstrukcji estymatorów." Referat na podstawie artykułu Adriano Z.Zambom i Ronaldo Dias, "A Review of Kernel Density Estimation with Application to Econometrics".
15.03.2018  - czwartek godz. 15:15 s. 34/C-4	Mikołaj Musiał	"Wielowymiarowa jądrowa estymacja gęstości z użyciem metod semiparametrycznych". Referat  na podstawie artykułu J.Jarnicka, "Multivariate kernel density estimation with a parametric support".
30.03.2017 - czwartek 15:15 s. 3.11/C-11	Roman Różański	Zgodność estymatorów semiparametycznych w sensie miary rozbieżności Kullbacka-Leiblera. Referat na podstawie artykułu: T.Inglot, R.Różański "On consistency of semiparametric maximum likelihood estimators and Kullback-Leibler information projection."
25.10.2016 - wtorek 16:10 s. 3.11/C-11	Roman Różański	"Prediction intervals and regions for multivariate time series models with sieve bootstrap." Referat na podstawie artykułu R.Różański et al. (2016), po uwzględnieniu uwag recenzentów.
31.05.2016 - wtorek 17:05 s. 5.05/C-11	Roman Różański & Adam Zagdański	Omówienie wyników  artykułu: A. Alonso, D. Peña, J. Romo, "Introducing model uncertainty by moving blocks bootstrap", Volume 47, Issue 2, pp 167-179, 2006, Statistical Papers.
24.05.2016 - wtorek 17:05 s. 5.05/C-11	Adam Zagdański	"Predykcja niegaussowskich modeli VAR z zastosowaniem metody bootstrap."  Referat na podstawie pracy Fresoli D., Ruiz E., Pascual L., International Journal of Forecasting, 31 (2015).