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Clément DOMBRY

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



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CONTACT
  • Courrier électronique  : clement.dombry(at)univ-fcomte(dot)fr
  • Adresse postale : 
    Laboratoire de Mathématiques
    Université de Franche-Comté
    16 route de Gray
    25030 Besançon cedex France
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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)
  • J.Velthoen, C.Dombry, J.J.Cai, S.Engelke. Gradient boosting for extreme quantile regression. Extremes, to appear.
  • 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, to appear.
  • C.Dombry, C.Tillier, O.Wintenberger, Hidden regular variation for point processes and the single/multiple large point heuristic. Annals of Applied Probability 32, 191-234, 2022.
  • 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, 442 - 474, 2021.
  • B.Bobbia, C.Dombry, D.Varron. The coupling method in extreme value theory. Bernoulli 27, 1824-1850, 2021.
  • B.Bobbia, C.Dombry, D.Varron . Extreme quantile regression in the proportional tail framework. Georgian Mathematical Journal 175, 2021.
  • A.Mefleh, R.Biard, C.Dombry, Z.Khraibani, Permutation bootstrap in the block maxima method. Communications in Statistics - Simulation and Computation 50, 291-311, 2021.
  • A.Mefleh, R.Biard, C.Dombry, Z.Khraibani, Trend detection for heteroscedastic extremes. Extremes 23, 85-115, 2020.
Prépublications
  • C.Dombry, Y.Esstafa, The vanishing learning rate asymptotic for linear L2-boosting. hal-03078992
  • C.Dombry, J.-J. Duchamps, Infinitesimal Gradient Boosting. arXiv:2104.13208
  • C.Dombry, J.-J. Duchamps, A large sample theory for infinitesimal gradient boosting. arXiv:2210.00736
  • 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
  • C. Dombry, T. Modeste, R. Pic. Stone's theorem for distributional regression in Wasserstein distance. hal-03966752
  • T. Modeste, C. Dombry. Characterization of translation invariant MMD on R^d and connections with Wasserstein distances. hal-03855093
  • 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. hal-04020992

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
    Télécharger le résumé (pdf) ou le mémoire (pdf)
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ENSEIGNEMENT

En 2022-2023, je prends en charge les enseignements suivants: top