Céline VIAL
Enseignant-chercheur en Statistique à l'Ensai.
Membre de l'équipe de Statistique de l'IRMAR, du CREST et de MODAL'X.
Adresse professionnelle
ENSAI - Campus de Ker-Lann,
Rue Blaise Pascal - BP 37203,
35172 BRUZ cedex
Téléphone : +33 (0)2 99 05 32 18
Fax : +33 (0)2 99 05 32 06
Courriel : celine.vial [at] ensai.fr
Équipe enseignante > Statistique
Céline VIAL
Céline VIAL est enseignant-chercheur en Statistique à l'ENSAI.
Parcours Professionnel
– Depuis 2006 : Enseignant-chercheur à l'ENSAI.
– 2004-2006 : Maître de conférences à l'Université de Paris X-Nanterre.
– 2003-2004 : Post-doc à l'ANU (Canberra, Australie).
– 2000-2003 : Thèse de Statistiques au CREST/Université Rennes 1.
– 1996-2000 : Scolarité à l'ENS Cachan- Bretagne, Agregation (rang 128), DEA de Mathématiques de l'Université Rennes1.
Responsabilités administratives
– 2006-2009 : Responsable de la filière "statistique pour les sciences de la vie" (niveau Master 2).
– 2006-2007 : Webmaster du site STAR, regroupant les activités du pôle statistique de Rennes.
Activités d'enseignement
ENSAI (depuis 2006)
– Cours de Statistique inférentielle, Compléments de régression, Modèle linéaire.
– TD/TP de Modèle linéaire, Séries temporelles, Régression sur variables carégorielles.
– Suivi de projets "Recherche bibliographique", 3e année - filière "Sciences de la vie".
– Jurys de projets de statistique 1re et 2e année.
– Jurys de stage de fin d'étude 3e année.
– Jurys de projets épidémiologie, essais cliniques, génétique ( 3e année - filière "Sciences de la vie").
Autres établissements
– SUPELEC Rennes : Cours de "statistique pour l'ingénieur" (2006-...)
– ENS Cachan Bretagne : Cours de probabilités-statistiques, Département Info-Telecom. (2006-2008)
Années antérieures à 2006 , voir CV détaillé.
Domaines de recherche
- Méthodes non et semi-paramétriques adaptatives en régression et problèmes inverses ;
- Réduction de dimension ;
- Bootstrap ;
- Statistique des processus et analyse des données fonctionnelles.
Publications
1- D. Blanke and C. Vial. (2011) Estimating the order of mean-square derivatives with quadratic variations. Statist. Inf. Stoch. Proc., à paraître.
2-V. Spokoiny and C. Vial. (2009) Parameter tuning in pointwise adaptation using a propagation approach. Ann. Statist. Vol. 37, No. 5B, 2783–2807
3- S. Müller and C. Vial. (2009) Partially Linear Model Selection by the boostrap. Aust. N. Z. J. Stat. 51(2), 183–200
4- D. Blanke and C. Vial. (2008) Assessing the number of mean square derivatives of a Gaussian process. Stochastic Process. Appl. 118 , no. 10, 1852–1869.
5- P. Hall and C. Vial. (2006) Assessing extrema of empirical principal component functions. Ann. Statist. 34 , no. 3, 1518–1544.
6- P. Hall and C. Vial. (2006) Assessing the finite dimensionality of functional data. J. R. Stat. Soc. Ser. B Stat. Methodol. 68 , no. 4, 689–705.
7- A. Samarov, V. Spokoinyand C. Vial. (2005) Component Identification and Estimation in Nonlinear High-Dimensional Regression Models by Structural Adaptation. J. Amer. Statist. Assoc. 100, no. 470, 429–445.