Cécile Hardouin Professeure à l'université Paris Nanterre Laboratoire Modal'X, UMR CNRS 9023 Fédération Parisienne de Modélisation Mathématique (FP2M) Département de mathématiques et informatique, Bat. G Maurice Allais Université Paris Nanterre 200 avenue de la République, 92000 Nanterre, France Bureau: E16, entresol du bâtiment G E-mail: hardouin'at'parisnanterre.fr Téléphone: +33 1 40 97 78 41

Thèmes de recherche

Modèles spatiaux et spatio-temporels, champs de Markov, auto-modèles, modélisation spatiale à plusieurs échelles.

• Usage du clustering par réseaux de neurones dans des modèles économétriques spatiaux
• Validation croisée pour des données spatialement dépendantes
• Régression logistique spatiale
• Estimation de matrice de covariance
• Calcul de marginales et de la constante de normalisation pour un modèle de Gibbs.
• Applications aux modèles d'adoption de standard et diffusion de technologies.
• Identification par contraste des moindres carrés pénalisés.

Evénements récents et à venir

• Spatial Statistics Conference, Boulder, USA, 18-21 july 2023
• WSOM+ 2022 14th International Workshop on Self-Organizing Maps and Learning Vector Quantization, Clustering and Data Visualization, Prague, Czechia, July 6-8, 2022.
• METMA X 10th International Workshop on Spatio-Temporal Modelling , Lleida, Spain, 1-3 June 2022.
• SSIAB The 13th Workshop on Spatial Statistics and Image Analysis in Biology, 17-19 Mai 2021, online.
• International Conference on Operations Research, La Havane, Cuba, 3-5 mars 2020.
• Spatial Statistics 2019: Towards Spatial Data Science, Sitges, july 2019.
• Huitièmes rencontres des jeunes statisticiens (SFDS), Porquerolles, avril 2019.

• Ecole de recherche CIMPA "Spatial Statistics : Extreme Value and Epidemiology" , Cuba, Mars 2017.

Publications et travaux

Publications récentes

• Hardouin C., Lamirel J.-C. (2022), Neural networks for spatial models, In: Faigl, J., Olteanu, M., Drchal, J. (eds) Advances in Self-Organizing Maps, Learning Vector Quantization, Clustering and Data Visualization. WSOM+ 2022. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 533. Springer, Cham.
• Hardouin C. (2019), A Variational Method for Parameter Estimation in a Logistic Spatial Regression, Spatial Statistics, DOI 10.1016/j.spasta.2019.100365
• Cressie N., Hardouin C. (2019), A Diagonally-Weighted Matrix Norm Between Two Covariance Matrices, Spatial Statistics, 29, 316--328.
• Hardouin C. (2019), Adoption dynamics : sequential or synchronous modelling. Revista Investigacion Operacional, 40(1), 16--27.
• Hardouin C., Cressie N. (2018), Two-Scale Spatial Models for Binary Data. Statistical Methods & Applications, 27:1-24, first online 2017.

Travail en cours

• C.O. Chavez Chong, A.K. Fermin, C. Hardouin, Ridge regularization for spatial autoregressive models with multi-collinearity issues.
• C. Hardouin, Neural clustering for spatial autoregressive models.

Livres Hardouin C., Les maths au Capes de Sciences Economiques et Sociales, Collection Je prépare, Dunod, 2015. Seconde édition, 2019.

Mémoires de synthèse

• Quelques contributions à la modélisation et l'analyse statistique de processus spatiaux. Habilitation à diriger des recherches, Université Paris Ouest Nanterre La Défense, 2011.
• Quelques résultats nouveaux en statistique des processus : contraste fort, régression à résidus à longue portée, estimation par log-périodogramme. Thèse de doctorat, Université Paris 7, 1992.

Groupes de recherche

• Labex MME-DII .
• SAMM , Université Paris 1 Panthéon Sorbonne
• RESeau Statistiques pour données Spatio-TEmporelles (RESSTE).
• GDR Géométrie Stochastique .

Coopération scientifique avec Cuba

Projet de coopération franco cubain Evénements et cours de Maestria. Séminaire franco-cubain 2023-2024 : 13 octobre 2023 à U. Paris Dauphine: Josue Corujo, Suney Toste : 8 décembre 2023: Cristina Chavez Chong, Claudia Fontes

Master MEEF SES

Toutes les infos sont sur la page du master

Enseignements

2021-2024

• Licence 2 Sciences sociales - Techniques quantitatives 3 (Cours-TD)
• Licence 2 Sciences sociales - Techniques quantitatives 4 (Cours-TD)
• Licence 3 Gestion - Statistiques appliquées à la gestion (CM et TD)
• Master 1 MEEF SES, préparation au concours du Capes SES - Mathématiques 1 (CM, TD)
• Master 2 MEEF SES, préparation au concours du Capes SES - Mathématiques 2 (CM, TD)
• Master 1 IES D3S - Analyse de données (CM, TD)