Publications

M. Albert, J. Chevallier, B. Laurent, O. Sacko, Minimax density estimation in the adversarial framework under local differential privacy, Volume 27, No. 69, (2026), p. 1–43, (HAL) ou (arXiv).
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, $pdf$ (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 $pdf$ (HAL)

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 $pdf$

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 $pdf$
Plus d’informations ici.
Master 2 : Tests d’indépendance par des méthodes de permutation et de bootstrap et applications en Neurosciences $pdf$
Master 1 (avec Nicolas Ogorek) : Processus de Poisson homogènes, application à des données génomiques $pdf$