TY - INPR A1 - Pénisson, Sophie T1 - Estimation of the infection parameter in the different phases of an epidemic modeled by a branching process N2 - The aim of this paper is to build and compare estimators of the infection parameter in the different phases of an epidemic (growth and extinction phases). The epidemic is modeled by a Markovian process of order d > 1 (allowing non-Markovian life spans), and can be written as a multitype branching process. We propose three estimators suitable for the different classes of criticality of the process, in particular for the subcritical case corresponding to the extinction phase. We prove their consistency and asymptotic normality for two asymptotics, when the number of ancestors (resp. number of generations) tends to infinity. We illustrate the asymptotic properties with simulated examples, and finally use our estimators to study the infection intensity in the extinction phase of the BSE epidemic in Great-Britain. T3 - Mathematische Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie : Preprint - 2010, 04 Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-49607 ER - TY - INPR A1 - Läuter, Henning A1 - Ramadan, Ayad T1 - Modeling and Scaling of Categorical Data N2 - Estimation and testing of distributions in metric spaces are well known. R.A. Fisher, J. Neyman, W. Cochran and M. Bartlett achieved essential results on the statistical analysis of categorical data. In the last 40 years many other statisticians found important results in this field. Often data sets contain categorical data, e.g. levels of factors or names. There does not exist any ordering or any distance between these categories. At each level there are measured some metric or categorical values. We introduce a new method of scaling based on statistical decisions. For this we define empirical probabilities for the original observations and find a class of distributions in a metric space where these empirical probabilities can be found as approximations for equivalently defined probabilities. With this method we identify probabilities connected with the categorical data and probabilities in metric spaces. Here we get a mapping from the levels of factors or names into points of a metric space. This mapping yields the scale for the categorical data. From the statistical point of view we use multivariate statistical methods, we calculate maximum likelihood estimations and compare different approaches for scaling. T3 - Mathematische Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie : Preprint - 2010, 03 Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-49572 ER - TY - INPR A1 - Läuter, Henning A1 - Ramadan, Ayad T1 - Statistical Scaling of Categorical Data N2 - Estimation and testing of distributions in metric spaces are well known. R.A. Fisher, J. Neyman, W. Cochran and M. Bartlett achieved essential results on the statistical analysis of categorical data. In the last 40 years many other statisticians found important results in this field. Often data sets contain categorical data, e.g. levels of factors or names. There does not exist any ordering or any distance between these categories. At each level there are measured some metric or categorical values. We introduce a new method of scaling based on statistical decisions. For this we define empirical probabilities for the original observations and find a class of distributions in a metric space where these empirical probabilities can be found as approximations for equivalently defined probabilities. With this method we identify probabilities connected with the categorical data and probabilities in metric spaces. Here we get a mapping from the levels of factors or names into points of a metric space. This mapping yields the scale for the categorical data. From the statistical point of view we use multivariate statistical methods, we calculate maximum likelihood estimations and compare different approaches for scaling. T3 - Mathematische Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie : Preprint - 2010, 01 Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-49566 ER - TY - INPR A1 - Fradon, Myriam A1 - Roelly, Sylvie T1 - Infinitely many Brownian globules with Brownian radii N2 - We consider an infinite system of non overlaping globules undergoing Brownian motions in R3. The term globules means that the objects we are dealing with are spherical, but with a radius which is random and time-dependent. The dynamics is modelized by an infinitedimensional Stochastic Differential Equation with local time. Existence and uniqueness of a strong solution is proven for such an equation with fixed deterministic initial condition. We also find a class of reversible measures. T3 - Mathematische Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie : Preprint - 2009, 07 Y1 - 2009 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-49552 ER - TY - INPR A1 - Pénisson, Sophie T1 - Continuous-time multitype branching processes conditioned on very late extinction N2 - Multitype branching processes and Feller diffusion processes are conditioned on very late extinction. The conditioned laws are expressed as Doob h-transforms of the unconditioned laws, and an interpretation of the conditioned paths for the branching process is given, via the immortal particle. We study different limits for the conditioned process (increasing delay of extinction, long-time behavior, scaling limit) and provide an exhaustive list of exchangeability results. T3 - Mathematische Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie : Preprint - 2009, 06 Y1 - 2009 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-49548 ER - TY - INPR A1 - Rafler, Mathias T1 - Gaussian loop- and polya processes : a point process approach N2 - Zufällige Punktprozesse beschreiben eine (zufällige) zeitliche Abfolge von Ereignissen oder eine (zufällige) räumliche Anordnung von Objekten. Deren wichtigster Vertreter ist der Poissonprozess. Der Poissonprozess zum Intensitätsmaß, das Lebesgue-Maß ordnet jedem Gebiet sein Volumen zu, erzeugt lokal, d.h in einem beschränkten Gebiet B, gerade eine mit dem Volumen von B poissonverteilte Anzahl von Punkten, die identisch und unabhängig voneinander in B plaziert werden; im Mittel ist diese Anzahl (B). Ersetzt man durch ein Vielfaches a, so wird diese Anzahl mit dem a-fachen Mittelwert erzeugt. Poissonprozesse, die im gesamten Raum unendlich viele Punkte realisieren, enthalten bereits in einer einzigen Stichprobe genügend Informationen, um Statistik betreiben zu können: Bedingt man lokal bzgl. der Anzahl der Teilchen einer Stichprobe, so fragt man nach allen Punktprozessen, die eine solche Beobachtung hätten liefern können. Diese sind Limespunktprozesse zu dieser Beobachtung. Kommt mehr als einer in Frage, spricht man von einem Phasenübergang. Da die Menge dieser Limespunktprozesse konvex ist, fragt man nach deren Extremalpunkten, dem Rand. Im ersten Teil wird ein Poissonprozess für ein physikalisches Teilchenmodell für Bosonen konstruiert. Dieses erzeugt sogenannte Loops, das sind geschlossene Polygonzüge, die dadurch charakterisiert sind, dass man an einem Ort mit einem Punkt startet, den mit einem normalverteilten Schritt läuft und dabei nach einer gegebenen, aber zufälligen Anzahl von Schritten zum Ausgangspunkt zurückkehrt. Für verschiedene Beobachtungen von Stichproben werden zugehörige Limespunktprozesse diskutiert. Diese Beobachtungen umfassen etwa das Zählen der Loops gemäaß ihrer Länge, das Zählen der Loops insgesamt, oder das Zählen der von den Loops gemachten Schritte. Jede Wahl zieht eine charakteristische Struktur der invarianten Punktprozesse nach sich. In allen hiesigen Fällen wird ein charakteristischer Phasenübergang gezeigt und Extremalpunkte werden als spezielle Poissonprozesse identifiziert. Insbesondere wird gezeigt, wie die Wahl der Beobachtung die Länge der Loops beeinflusst. Geometrische Eigenschaften dieser Poissonprozesse sind der Gegenstand des zweiten Teils der Arbeit. Die Technik der Palmschen Verteilungen eines Punktprozesses erlaubt es, unter den unendlich vielen Loops einer Realisierung den typischen Loop herauszupicken, dessen Geometrie dann untersucht wird. Eigenschaften sind unter anderem die euklidische Länge eines Schrittes oder, nimmt man mehrere aufeinander folgende Schritte, das Volumen des von ihnen definierten Simplex. Weiterhin wird gezeigt, dass der Schwerpunkt eines typischen Loops normalverteilt ist mit einer festen Varianz. Der dritte und letzte Teil befasst sich mit der Konstruktion, den Eigenschaften und der Statistik eines neuartigen Punktprozesses, der Polyascher Summenprozess genannt wird. Seine Konstruktion verallgemeinert das Prinzip der Polyaschen Urne: Im Gegensatz zum Poissonprozess, der alle Punkte unabhängig und vor allem identisch verteilt, werden hier die Punkte nacheinander derart verteilt, dass der Ort, an dem ein Punkt plaziert wird, eine Belohnung auf die Wahrscheinlichkeit bekommt, nach der nachfolgende Punkte verteilt werden. Auf diese Weise baut der Polyasche Summenprozess "Türmchen", indem sich verschiedene Punkte am selben Ort stapeln. Es wird gezeigt, dass dennoch grundlegende Eigenschaften mit denjenigen des Poissonprozesses übereinstimmen, dazu gehören unendliche Teilbarkeit sowie Unabhängigkeit der Zuwächse. Zudem werden sein Laplace-Funktional sowie seine Palmsche Verteilung bestimmt. Letztere zeigt, dass die Höhe der Türmchen gerade geometrisch verteilt ist. Abschließend werden wiederum Statistiken, nun für den Summenprozess, diskutiert. Je nach Art der Beobachtung von der Stichprobe, etwa Anzahl, Gesamthöhe der Türmchen oder beides, gibt es in jedem der drei Fälle charakteristische Limespunktprozesse und es stellt sich heraus, dass die zugehörigen Extremalverteilungen wiederum Polyasche Summenprozesse sind. T3 - Mathematische Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie : Preprint - 2009, 05 Y1 - 2009 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-51638 ER - TY - INPR A1 - Redig, Frank A1 - Roelly, Sylvie A1 - Ruszel, Wioletta T1 - Short-time Gibbsianness for infinite-dimensional diffusions with space-time interaction N2 - We consider a class of infinite-dimensional diffusions where the interaction between the components is both spatial and temporal. We start the system from a Gibbs measure with finiterange uniformly bounded interaction. Under suitable conditions on the drift, we prove that there exists t0 > 0 such that the distribution at time t = t0 is a Gibbs measure with absolutely summable interaction. The main tool is a cluster expansion of both the initial interaction and certain time-reversed Girsanov factors coming from the dynamics. T3 - Mathematische Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie : Preprint - 2009, 04 Y1 - 2009 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-49514 ER - TY - INPR A1 - Louis, Pierre-Yves A1 - Rouquier, Jean-Baptiste T1 - Time-to-Coalescence for interacting particle systems : parallel versus sequential updating N2 - Studying the influence of the updating scheme for MCMC algorithm on spatially extended models is a well known problem. For discrete-time interacting particle systems we study through simulations the effectiveness of a synchronous updating scheme versus the usual sequential one. We compare the speed of convergence of the associated Markov chains from the point of view of the time-to-coalescence arising in the coupling-from-the-past algorithm. Unlike the intuition, the synchronous updating scheme is not always the best one. The distribution of the time-to-coalescence for these spatially extended models is studied too. T3 - Mathematische Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie : Preprint - 2009, 03 Y1 - 2009 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-49454 ER - TY - INPR A1 - Keller, Peter T1 - Erzeugung gleichverteilter Stichproben von Lozenge-Teilungen mittels Kopplung von Markovketten N2 - Aus dem Inhalt: 1 Einleitung 2 Eigenschaften der Lozengeteilungen 3 Coupling From The Past (CFTP) 4 Simulation von uniform verteilten Lozengeteilungen 5 Programmlisting und Diskussion der Implementierung 6 Ausblick A Anhang T3 - Mathematische Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie : Preprint - 2009, 02 Y1 - 2009 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-49506 ER - TY - INPR A1 - Anders, Martin T1 - Martingale, Amarts und das starke Gesetz der Grossen Zahlen N2 - Aus dem Inhalt: Einleitung Kapitel 1. Starke Gesetze der Grossen Zahlen 1. SGGZ unter Wachstumsbedingungen an die p-ten Momente 2. SGGZ für identisch verteilte Zufallsvariablen 3. SGGZ für Prozesse mit *-mixing-Eigenschaft Kapitel 2. Einführung zu diskreten (Sub-,Super-)Martingalen 1. Vorhersagbarkeit 2. gestoppte (Sub-,Super-)Martingale 3. Upcrossings 4. Konvergenzsätze 5. Doob-Zerlegung 6. Eine äquivalente Definition eines (Sub-)Martingals Kapitel 3. Martingale und gleichgradige Integrierbarkeit 1. Gleichmäßige(-f¨ormige,-gradige) Integrierbarkeit 2. gleichgradig integrierbare Martingale Kapitel 4. Martingale und das SGGZ Kapitel 5.”reversed“ (Sub-,Super-)Martingale 1. Konvergenzsätze Kapitel 6. (Sub-,Super-)Martingale mit gerichteter Indexmenge 1. Äquivalente Formulierung eines (Sub-)Martingals 2. Konvergenzsätze Kapitel 7. Quasimartingale,Amarts und Semiamarts 1. Konvergenzsätze 2. Riesz-Zerlegung 3. Doob-Zerlegung Kapitel 8. Amarts und das SGGZ Kapitel 9.”reversed“ Amarts und Semiamarts 1. Konvergenzsätze 2.”Aufwärts“- gegen ”Abwärts“-Adaptiertheit 3. Riesz-Zerlegung 4. Stabilitätsanalyse Kapitel 10. Amarts mit gerichteter Indexmenge 1. Konvergenzsätze 2. Riesz-Zerlegung Anhang A. zur Existenz einer Folge unabhängiger Zufallsvariablen B. Konvergenz T3 - Mathematische Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie : Preprint - 2009, 01 Y1 - 2009 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-49494 ER -