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Clément DOMBRY

Professeur à l'Université de Franche-Comté,
Laboratoire de Mathématiques de Besançon, UMR 6623.

  


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  • Courrier électronique  : clement.dombry(at)univ-fcomte(dot)fr
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    Université de Franche-Comté
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  • Tél :  (33) 3 81 66 63 25
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RECHERCHE

Mon domaine de recherche est celui des probabilités appliquées et des statistiques. Je m'intéresse plus particulièrement aux thèmes suivants :
  • Théorie des valeurs extrêmes, propriétés des processus max-stables (lois conditionnelles, mélange fort), applications.
  • Apprentissage statistique et machine learning (théorie et applications), notamment théorie du gradient boosting.
  • Prédiction probabiliste, scoring, calibration, post-traitement statistique des prévisions.
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PUBLICATIONS

La liste complète de mes publications est disponible ici.

Articles récents (depuis 2020)
  • A.Mefleh, R.Biard, C.Dombry, Z.Khraibani, Trend detection for heteroscedastic extremes. Extremes 23 (2020), 85-115. doi
  • A.Mefleh, R.Biard, C.Dombry, Z.Khraibani, Permutation bootstrap in the block maxima method. Communications in Statistics - Simulation and Computation 50 (2021), 291-311. doi
  • B.Bobbia, C.Dombry, D.Varron . Extreme quantile regression in the proportional tail framework. Georgian Mathematical Journal 175 (2021). doi
  • C.Spychala, J.Armand, C.Dombry, C.Goga. Multivariate Statistical Analysis for Exploring Road Crash Related Factors in the Franche-Comté region of France.
    Communications in Statistics - Case Studies and Data Analysis 7 (2021), 442 - 474. doi
  • B.Bobbia, C.Dombry, D.Varron. The coupling method in extreme value theory. Bernoulli 27 (2021), 1824-1850. doi
  • C.Dombry, C.Tillier, O.Wintenberger, Hidden regular variation for point processes and the single/multiple large point heuristic. Annals of Applied Probability 32 (2022), 191-234. doi
  • J.Velthoen, C.Dombry, J.J.Cai, S.Engelke. Gradient boosting for extreme quantile regression. Extremes 26 (2023), 639-667. doi
  • R.Pic, C.Dombry, P.Naveau, R.Taillardat. Distributional regression and its evaluation with the CRPS: Bounds and convergence of the minimax risk. International Journal of Forecasting 39 (2023), 1564-1572. doi
  • Z. Al Masry, R. Pic, C. Dombry, C. Devalland. A new methodology to predict the oncotype scores based on clinico-pathological data with similar tumor profiles. Breast Cancer Res Treat 3 (2024), 587-598. doi
  • C.Dombry, Y.Esstafa, The vanishing learning rate asymptotic for linear L2-boosting. ESAIM:PS 28 (2024), 228-257. doi
  • C.Dombry, J.-J. Duchamps, Infinitesimal Gradient Boosting. Stochastic Processes and Their Applications  170 (2024). doi
  • C.Dombry, J.-J. Duchamps, A large sample theory for infinitesimal gradient boosting. Bernoulli 20 (2024), 1894-1920. doi
  • C.Spychala, C.Dombry, C.Goga. Variable selection methods for Log-Gaussian Cox Processes: a case-study on accident data. Spatial Statistics 61, 2024. doi
  • C. Dombry, T. Modeste, R. Pic. Stone's theorem for distributional regression in Wasserstein distance. Journal of Non Parametric Statistics (2024), 1-23. doi
  • T. Modeste, C. Dombry. Characterization of translation invariant MMD on R^d and connections with Wasserstein distances. Journal of Machine Learning Research 25 (2024), 1-39. link
Prépublications
  • B. Bobbia, C. Dombry, D. Varron. A Donsker and Glivenko-Cantelli for random measures linked to extreme value theory. hal-03402380
  • T. Modeste, C. Dombry. A.L. Fougeres. Modeling and scoring dynamic forecast. hal-04056397
  • T. Modeste, C. Dombry. A.L. Fougeres. Testing ideal calibration for sequential prediction. hal-04679804
  • C. Dombry, J. Legrand, T. Opitz. Pareto processes for spatial exceedances in spatial extremes. hal-04636190
  • R. Pic, C. Dombry, P. Naveau, M. Taillardat.  Distributional regression U-Nets for the postprocessing of precipitation ensemble forecasts. Submitted.
  • R. Pic, C. Dombry, P. Naveau, M. Taillardat. Proper scoring rules for multivariate probabilistic forecasts based on aggregation and transformation. Submitted.
  • C. Dombry, A. Zaoui. Distributional regression: CRPS-error bounds for model fitting, model selection and model aggregation. Submitted.

Thèse de Doctorat et Mémoire d'Habilitation à Diriger des Recherches
 
  • Mémoire d'HDR intitulé "Théorie spatiale des extrêmes et propriétés des processus max-stables".
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  • Thèse de doctorat intitulée  "Quelques applications de la théorie des grandes déviations", préparée sous la direction Christian Mazza et Nadine Guillotin-Plantard
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ENSEIGNEMENT

En 2023-2024, je prends en charge les enseignements suivants: top