ARC "DYNAMIC FUNCTIONAL DATA"

L'augmentation constante de la puissance de calcul et de la capacité de stockage permet d'enregistrer et traiter des données presqu’en continu. Ces données fonctionnelles sont maintenant présentes dans divers domaines, y compris les sciences environnementales (courbes de pollution, températures,…), la médecine (imagerie,…), l’économie, etc. De manière assez surprenante, la méthodologie existante pour les données fonctionnelles est presque exclusivement consacrée à des échantillons indépendants et peut dès lors aboutir à des conclusions sous-optimales ou inappropriées.

Dans ce projet, un groupe de chercheurs du Département de Mathématique va tenter de mettre au point un canevas théorique large pour les séries fonctionnelles temporelles ainsi de développer de nouveaux outils statistiques pour ce type de données.


Siegfried HÖRMANN

Faculté des Sciences

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