Tabea Rebafka
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tabea.rebafka AT upmc.fr Office
Tour 15-16, 2ème étage, pièce 14 Phone++ 33 - (0)1 44 27 80 05 |
Postal address
LPSM
Sorbonne Université |
Research Activity
Research Topics
- Random graphs
- Algorithms
- Nonparametric estimation
Research projects
- Défi Santé numérique (INSERM/CNRS), Modelling metabolism of intestinal
microbiome by multi-omics statistical data integration avec l'équipie Nutriomics.
- ANR, EcoNet - Advanced statistical modelling of ecological networks, since 2018
- ANR, BASICS - Bayesian nonparametrics, uncertainty quantification and random structures, since 2017
- PEPS, Spectral methods for machine learning with Malika Kharouf and Nataliya Sokolovska. Project Coordinator. 2017
- PEPS, Random matrix theory for machine learning with Malika Kharouf and Nataliya Sokolovska. Project Coordinator. 2016
Organized conference
- Statistical Advances for Real Data Problems
on February 8, 2018 at Jussieu
web page
Publications
Journal articles
- Graph inference with clustering and false discovery rate control. With Etienne Roquain and Fanny Villers preprint
- Properties of the Stochastic Approximation EM Algorithm with Mini-batch Sampling. With Estelle Kuhn and Catherine Matias. Statistics and Computing, 30, 1725-1739 (2020) pdf
- A semiparametric extension of the stochastic block model for longitudinal networks. With Catherine Matias and Fanny Villers.
Biometrika, Vol. 105, Iss. 3, p. 665 - 680 (2018).
pdf.
R code ppsbm-files.zip
- Discussion on `Sparse graphs using exchangeable random measures' by F. Caron and E. B. Fox. With Ismael Castillo. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, Vol. 79, No. 5, p. 1295 - 1366 (2017).
pdf
- Nonparametric weighted estimators for biased data. With Fabienne Comte. Journal of Statistical Planning and Inference, 174, 104-128 (2016).
pdf
- Nonparametric Estimation of the Mixing Density Using Polynomials. With François Roueff. Mathematical Methods of Statistics, Vol. 24, No. 3, 200-224 (2015).
pdf
- OMP-type Algorithm with Structured Sparsity Patterns for Multipath Radar Signals. With Céline Lévy-Leduc and Maurice Charbit. Technical report (2011).
pdf
- Adaptive Density Estimation in the Pile-up Model Involving Measurement Errors. With Fabienne Comte. Electronic Journal of Statistics, 6, 2002-2037 (2012).
pdf
- Information bounds and MCMC parameter estimation for the pile-up model. With
François Roueff and Antoine Souloumiac. Journal of Statistical Planning and Inference, 141, 1–16 (2011).
pdf
- A Corrected Likelihood Approach for the Pile-Up Model with Application to
Fluorescence Lifetime Measurements Using Exponential Mixtures. With François
Roueff and Antoine Souloumiac. The International Journal of Biostatistics, Vol. 6, Iss. 1, Article 9 (2010).
pdf
- Bootstrap-based tolerance intervals for application to method validation. With
Stéphan Clémençon and Max Feinberg. Chemometrics and Intelligent Laboratory
Systems, 89, 69–81 (2007).
pdf
Patent
- Procédé d’estimation des paramètres de la distribution des temps de réponse
de particules d’un système, appliqué notamment aux mesures de fluorescence.
With François Roueff and Antoine Souloumiac. Patent Number 09 00524, February
2009.
Proceedings
- Inférence de graphe avec contrôle du taux de faux positifs.
With Fanny Villers and Etienne Roquain. In: Journées de Statistique de la SFdS, 2020. pdf
- Eigenrange: A Robust Spectral Method for Dimensionality Reduction. With Malika Kharouf and Nataliya Sokolovska. EUSIPCO, 2018.
in press
- Estimation adaptative de densité dans un modèle de transformation nonlinéaire.
With Fabienne Comte. In: 43e Journées de Statistique de la SFdS, Gammarth, Tunisie. pdf
- Regularization Methods for Intercepted Radar Signals.
With Céline-Lévy Leduc and Maurice Charbit. In: IEEE Radar Conference 2011, Kansas City, USA.
- Désempilement de mesures de temps de réponse par un algorithme E.M. modifié.
With François Roueff and Antoine Souloumiac. In: GRETSI 2009: 22ème colloque sur
le traitement du signal et des images, Dijon, France.
pdf
- An MCMC approach for estimating a fluorescence lifetime with pile-up
distortion. In: GRETSI 2007: 21ème colloque sur le traitement du signal et des
images, Troyes, France. pdf
Thesis
- Estimation in the Pile-Up Model with Application to Fluorescence
Lifetime Measurements.
Ph.D. thesis defended on 23 october 2009.
pdf
Code
- R code for reproducibility of results of the article Graph inference with clustering and false discovery rate control. With Fanny Villers and Etienne Roquain, 2020.
- R package noisySBM released on CRAN. With Fanny Villers and Etienne Roquain, 2020. Implementation of the methods presented in the article Graph inference with clustering and false discovery rate control.
- R and Matlab code for the article
Properties of the Stochastic Approximation EM Algorithm with Mini-batch Sampling. With Estelle Kuhn and Catherine Matias. Statistics and Computing (2020) tgz
- R code for the variational EM-algorithm for the Poisson process stochastic block model with Catherine Matias and Fanny Villers: ppsbm-files.zip This file contains the analysis of three datasets with PPSBM.
- R package ppsbm released on CRAN. With Daphné Giorgi, Catherine Matias and Fanny Villers, 2018. This package contains the optimized R code for PPSBM.
Enseignement
2020-2021
- Analyse statistique de graphes, M2 de Statistique
Notes de cours book
Données pour les TP TP 1
- OIP, Directrice d'étude en M1, SU
-
Probability Refresher, Master Data Science for Business, X-HEC
Slides pdf
Textbook pdf
-
Probabilités numériques et statistique computationnelle, M1,
avec Vincent Lemaire
Poly pdf
Notebook 6, Estimation de paramètres de la loi Gamma, NB6_sujet.ipynb, NB6_sujet.html
Notebook 7, Bootstrap, NB7_sujet.ipynb, NB7_sujet.html
Notebook 8, Le package boot, NB8_sujet.ipynb, NB8_sujet.html
Notebook 9, Modèle de mélange, NB9_sujet.ipynb, NB9_sujet.html
Notebook 10, Algorithme EM pour mélange gaussien, NB10_sujet.ipynb, NB10_sujet.html
Notebook 11, Echantillonneur de Gibbs pour mélange gaussien, NB11_sujet.ipynb, NB11_sujet.html
- Aléatoire - MAP361, Ecole polytechnique
Feuilles d'exercices PC 1,
PC 2,
PC 3,
PC 4,
PC 5,
PC 6,
PC 7,
PC 8,
PC 9
Notes d'anciens cours
-
Statistical Modeling with R, Master in the Mathematical Sciences, AIMS Sénégal, 2018
Slides Chapter 1,
Chapter 1,
Chapter 2,
Chapter 3,
Chapter 4,
Chapter 5
Computer Labs Lab 1, Lab 2, Lab 3,
Exercises Series 1, Series 2, Series 3
Assignment zip
-
Statistique, 4M015, M1, version 2017, Partie II
- Statistique appliquée, M1, version 2015, Partie I et II
Notebooks d'anciens cours
- Statistique numérique (3M248)
Notebook 1, Rappels et prise en main, NB1_Series.ipynb, NB1_Series.html
Notebook 2, Tableaux de données, NB2_Dataframe.ipynb, NB2_Dataframe.html
Notebook 3, Figures, NB3_Figures.ipynb, NB3_Figures.html
Notebook 4, Statistique descriptive univariée, NB4_stat_descr_uni.ipynb, NB4_stat_descr_uni.html
Notebook 5, Statistique descriptive pour des données bivariées, NB5_stat_descr_bivarie.ipynb, NB5_stat_descr_bivarie.html
Notebook 6, Variables qualitatives et indépendance, NB6_variables_qualitatives.ipynb, NB6_variables_qualitatives.html
Notebook 7, Analyse en composantes principales, NB7_ACP.ipynb, NB7_ACP.html
Notebook 8, Interprétation de l'ACP, NB8_ACP_bis.ipynb, NB8_ACP_bis.html
- Statistique (4M015)
Prise en main de R pdf
Notebook 1, Notebook R, vecteurs et génération de variables aléatoires, Notebook_1.ipynb, Notebook_1.html
Notebook 2, Type de données, Notebook_2.ipynb, Notebook_2.html , Données zip
Notebook 3, Représentations graphiques des données, Notebook_3.ipynb, Notebook_3.html , données anorexie
Programmation en R pdf
Notebook 4, Simulations Monte-Carlo, Notebook_4.ipynb, Notebook_4.html
Notebook 5, Simulations Monte-Carlo (suite), Notebook_5.ipynb, Notebook_5.html
Notebook 6, Régression simple, Notebook_6.ipynb, Notebook_6.html , Données ozone, cathedral
Notebook 7, Régression multiple, Notebook_7.ipynb, Notebook_7.html , Données poidsnaiss
Notebook 8, Analyse de la variance, Notebook_8.ipynb, Notebook_8.html
Planning des salles à Jussieu
Notes de cours book
Données pour les TP TP 1
Slides pdf
Textbook pdf
Poly pdf
Notebook 6, Estimation de paramètres de la loi Gamma, NB6_sujet.ipynb, NB6_sujet.html
Notebook 7, Bootstrap, NB7_sujet.ipynb, NB7_sujet.html
Notebook 8, Le package boot, NB8_sujet.ipynb, NB8_sujet.html
Notebook 9, Modèle de mélange, NB9_sujet.ipynb, NB9_sujet.html
Notebook 10, Algorithme EM pour mélange gaussien, NB10_sujet.ipynb, NB10_sujet.html
Notebook 11, Echantillonneur de Gibbs pour mélange gaussien, NB11_sujet.ipynb, NB11_sujet.html
Feuilles d'exercices PC 1, PC 2, PC 3, PC 4, PC 5, PC 6, PC 7, PC 8, PC 9
Slides Chapter 1, Chapter 1, Chapter 2, Chapter 3, Chapter 4, Chapter 5
Computer Labs Lab 1, Lab 2, Lab 3,
Exercises Series 1, Series 2, Series 3
Assignment zip
Notebook 1, Rappels et prise en main, NB1_Series.ipynb, NB1_Series.html
Notebook 2, Tableaux de données, NB2_Dataframe.ipynb, NB2_Dataframe.html
Notebook 3, Figures, NB3_Figures.ipynb, NB3_Figures.html
Notebook 4, Statistique descriptive univariée, NB4_stat_descr_uni.ipynb, NB4_stat_descr_uni.html
Notebook 5, Statistique descriptive pour des données bivariées, NB5_stat_descr_bivarie.ipynb, NB5_stat_descr_bivarie.html
Notebook 6, Variables qualitatives et indépendance, NB6_variables_qualitatives.ipynb, NB6_variables_qualitatives.html
Notebook 7, Analyse en composantes principales, NB7_ACP.ipynb, NB7_ACP.html
Notebook 8, Interprétation de l'ACP, NB8_ACP_bis.ipynb, NB8_ACP_bis.html
Prise en main de R pdf
Notebook 1, Notebook R, vecteurs et génération de variables aléatoires, Notebook_1.ipynb, Notebook_1.html
Notebook 2, Type de données, Notebook_2.ipynb, Notebook_2.html , Données zip
Notebook 3, Représentations graphiques des données, Notebook_3.ipynb, Notebook_3.html , données anorexie
Programmation en R pdf
Notebook 4, Simulations Monte-Carlo, Notebook_4.ipynb, Notebook_4.html
Notebook 5, Simulations Monte-Carlo (suite), Notebook_5.ipynb, Notebook_5.html
Notebook 6, Régression simple, Notebook_6.ipynb, Notebook_6.html , Données ozone, cathedral
Notebook 7, Régression multiple, Notebook_7.ipynb, Notebook_7.html , Données poidsnaiss
Notebook 8, Analyse de la variance, Notebook_8.ipynb, Notebook_8.html
Salles de cours et de TD: ici
Salles de TP : ici
Les métiers de la statistique
Zoom sur les métiers de la statistique par la la SFdS: ici