Théorie des valeurs extrêmes et applications en environnement
Langue Anglais
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Auteur : Rietsch, Théo
Date de soutenance : 14-11-2013

Directeur(s) de thèse : Guillou, Armelle - Naveau, Philippe

Président : Gardes, Laurent
Rapporteur(s) : Chavez-Demoulin, Valérie - Favre Pugin, Anne-Catherine

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Institut de recherche mathématique avancée (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Mathématiques appliquées
Classification : Mathématiques, Sciences de la terre

Mots-clés libres : Théorie des valeurs extrêmes, Climatologie, Entropie, Estimation robuste, Réseaux de neurone, Machine learning, Divergence, Températures
Mots-clés :
  • Valeurs extrêmes, Théorie des
  • Estimation, Théorie de l'
  • Climatologie dynamique
  • Entropie - Échantillonnage
Résumé : Les deux premiers chapitres de cette thèse s'attachent à répondre à des questions cruciales en climatologie. La première est de savoir si un changement dans le comportement des extrêmes de température peut être détecté entre le début du siècle et aujourd'hui. Nous utilisons la divergence de Kullback Leibler, que nous adaptons au contexte des extrêmes. Des résultats théoriques et des simulations permettent de valider notre approche. La deuxième question est de savoir où retirer des stations météo pour perdre le moins d'information sur le comportement des extrêmes. Un algorithme, le Query By Committee, est développé puis appliqué à un jeu de données réelles. Le dernier chapitre de la thèse traite de l'estimation robuste du paramètre de queue d'une distribution de type Weibull en présence de co-variables aléatoires. Nous proposons un estimateur robuste basé sur un critère de minimisation de la divergence entre deux densités et étudions ses propriétés.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2013STRAD040
Type de ressource : Thèse