9h30 Accueil café et viennoiseries

 

Les réseaux RESSTE et ModStatSAP organisent une journée de réflexion commune sur le thème du Risque, le 7 décembre à l'Ecole des Mines de Paris (60 Bd Saint Michel, salle L-109, en présentiel uniquement).

 

Lien de connexion pour les participants en distanciel : https://inrae-fr.zoom.us/j/98772374255

 

Le programme comporte deux conférences invitées et deux ateliers:

RESSTE co-organise, avec l'équipe de géostatistique du Centre de géosciences de Mines ParisTech, les Journées de Géostatistique 2021, selon des modalités hybrides. 

Les thématiques privilégiées de ces journées sont les approches Machine learning pour les données spatiales et spatio-temporelles, mais aussi les grands jeux de données spatiales, la modélisation spatio-temporelle, les extrêmes spatiaux, les problèmes inverses et l'assimilation de données

Une équipe RESSTE, composée de Denis Allard (BioSP, INRAE), Lucia Clarotto (Géostatistique, Mines ParisTech), Thomas Opitz (BioSP, INRAE) et Thomas Romary (Géostatistique, Mines ParisTech) a remporté le "2021 KAUST Competition on Spatial Statistics for Large Datasets" organisé par le groupe Spatio-Temporel Statistics & Data Science de KAUST. 22 équipes provenant du monde entier ont participé à cette compétition.

 

Le séminaire se tiendra en ligne, le 18 novembre 2020

RESSTE and the EcoStat network have jointly organized a workshop on SPDE modeling and INLA in Avignon from November 7 to 9, 2018. The workshop featured tutorials on INLA/SPDE as well as scientific talks on topics related to the INLA/SPDE universe.

METMA 9 minicourse in Montpellier Spatial Statistics workshop in Lancaster

La journée était consacrée à la modélisation des processus de points spatio-temporels, les méthodes d'estimations pour ces modèles, la notion de variograme de marques et l'application de ces notions à l'épidémiologie végétale et à l'épidémio-surveillance.

La première réunion annuelle du réseau RESSTE s'est tenue le 16 mai 2017 dans les locaux d'AgroParisTech à Paris. Le thème privilégié était la modélisation hiérarchique (Bayésienne ou non) pour les données spatio-temporelles.

Le réseau RESSTE a organisé un atelier de travail sur les méthodes statistiques pour les données spatio-temporelles axé sur l'étude de données de pollution fournies par l'INERIS, à l'aide des packages R disponible à ce jour sur le CRAN pour l'analyse de ce type de données.