Publications

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Pré-publications

• M. Albert, J. Chevallier, B. Laurent, O. Sacko, Minimax density estimation in the adversarial framework under local differential privacy, (2024), (HAL) ou (arXiv).

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Publications dans des revues scientifiques

• A. Schrab, I. Kim, M. Albert, B. Laurent, B. Guedje, A. Gretton, MMD Aggregated Two-Sample Test, Journal of Machine Learning Research, Volume 24, No. 194 (2023), p. 1–81, (HAL) ou (arXiv).
• M. Albert, B. Laurent, A. Marrel, A. Meynaoui, Adaptive test of independence based on HSIC measures, Annals of Statistics, Volume 50, No. 2 (2022), p. 858–879, (HAL) ou (arXiv)
• K. J. Verdière, M. Albert, F. Dehais, R. N. Roy, Physiological Synchrony Revealed by Delayed Coincidence Count: Application to a Cooperative Complex Environment, IEEE Transactions on Human-Machine SystemsVolume 50, No. 5 (2020), p. 395-404,  (HAL)
• M. Albert, Concentration Inequalities for Randomly Permuted Sums, In : High Dimensional Probability VIII. Birkhäuser, Cham, (2019), p. 341-383, (HAL) ou (arXiv)
• M. Albert, Y. Bouret, M. Fromont, P. Reynaud-Bouret, Surrogate data methods based on a shuffling of the trials for synchrony detection: the centering issue, Neural Computation, Volume 28, No. 11 (2016), p. 2352–2392, (HAL)
• M. Albert, Y. Bouret, M. Fromont, P. Reynaud-Bouret, Bootstrap and permutation tests of independence for point processes, Annals of Statistics, Volume 43, No. 6 (2015), p. 2537–2564  (HAL)

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Actes de conférences

• M. Albert, Y. Bouret, M. Fromont et P. Reynaud-Bouret, Tests d’indépendance entre deux processus ponctuels et application en Neurosciences, Actes des 47èmes Journées de Statistique de la Société Française de la Statistique, Lille, Juin 2015

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Articles de vulgarisation

• (Avec P. Reynaud-Bouret et M. Fromont) Tests par permutation : de la “Lady Tasting Tea Experiment” de Fisher à la détection de synchronisation en neuroscience.

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Manuscrits

• Thèse (co-encadrée par Patricia Reynaud-Bouret et Magalie Fromont) : Tests d’indépendance par bootstrap et permutation : étude asymptotique et non-asymptotique. Application en Neurosciences
  Plus d’informations ici.
• Master 2 : Tests d’indépendance par des méthodes de permutation et de bootstrap et applications en Neurosciences
• Master 1 (avec Nicolas Ogorek) : Processus de Poisson homogènes, application à des données génomiques