DU ROY DE CHAUMARAY Marie

Assistant Professor of Statistics Research interests
  • Statistical inference for stochastic processes
  • Large deviations
  • Cox-Ingersoll-Ross and Heston processes
  • Mixture models for clustering
  • Model selection
Bureau 266 Téléphone +33 (0)2 99 05 32 13 Email marie.du-roy-de-chaumaray@ensai.fr Adresse ENSAI
Campus de Ker Lann
51 Rue Blaise Pascal
BP 37203
35172 BRUZ Cedex

 

Submitted :

  • Full model selection for non-parametric multivariate finite mixture models,
    with Matthieu Marbac, ArXiv
  • Estimation of the order of non-parametric hidden markov models using the singular values of an integral operator,
    with Salima El Kolei and Matthieu Marbac, ArXiv
  • Non-parametric multipartition clustering,
    with Vincent Vandewalle, ArXiv

Journal articles :

  • Clustering Data with Nonignorable Missingness using Semi-Parametric Mixture Models,
    with Matthieu Marbac, ArXiv.
    to appear in Advances in Data Analysis and Classification.
  • Wilks’ theorem for semiparametric regressions with weakly dependent data,
    with Matthieu Marbac and Valentin Patilea,
    The Annals of Statistics, 49(6), 2021, ArXiv.

  • Mixture of hidden Markov models for accelerometer data,
    with Matthieu Marbac and Fabien Navarro,
    The Annals of Applied Statistics, 14 (4), 2020 [R package MHMM], ArXiv.

  • Sharp large deviations for the drift parameter of the explosive Cox-Ingersoll-Ross process,
    TVP, Theory of Probability and its Applications, vol. 65 (3), 2020, ArXiv.

  • Weighted least squares estimation for the subcritical Heston process,
    Journal of Applied Probability, vol. 55 (2), 2018, HAL ArXiv

  • Moderate deviations for parameters estimation in a geometrically ergodic Heston process,
    Statistical Inference for Stochastic Processes, vol. 21 (3), 2017, HAL ArXiv

  • Large deviations for the squared radial Ornstein-Uhlenbeck process,
    TVP, Theory of Probability and its Applications, vol. 61 (3), 2016, HAL ArXiv.

Talk :

  • Séminaires : Bordeaux (2015), Marseille (2016), Rennes (2017), ENSAI (2018), Rouen (2022), Toulouse (2022)
  • Journées de Probabilité, Toulouse, 2015
  • Colloque jeunes probabilistes et statisticiens, les Houches, 2016
  • DynStoch Workshop : Rennes (2016), Delft (2019)
  • SPA 2018, Gothenburg
  • JDS 2019, Nancy
  • IMS-World Symposium 2020
  • Statistics Canada 2021
  • EcoSta 2021

2018/2019 : ENSAI

  • Séries temporelles 2A
  • Calcul Bayésien 2A
  • Introduction aux tests statistiques 1A

2017/2018 : ENSAI

  • Séries temporelles 2A
  • oraux blancs de modélisation (Proba-Stat), préparation à l'agrégation, ENS Rennes

2015/2017 : Université de Bordeaux

  • Estimation non paramétrique M1 MIMSE
  • TD/TP séries chronologiques L3 MIASHS
  • TD/TP statistique inférentielle L2 MIASHS

2013/2015 : IUT HSE Bordeaux

  • Probabilités et statistique
  • TP statistiques avec un tableur
  • Unités et incertitudes

Divers :

  • colles MPSI et PC, lycée Montaigne, Bordeaux
  • correction copies concours CCP filière MP

2013-2016 : Doctorat en Probabilités et Statistique à l'Université de Bordeaux, sous la direction de Bernard Bercu et Adrien Richou.

  Thèse soutenue le 2 décembre 2016.

2009-2013 : Elève à l'ENS Cachan antenne de Bretagne.

2007-2009 : MPSI, MP*, lycée Louis-le-Grand, Paris