Ce projet est une bibliothèque R dédiée à l'analyse et à la manipulation de distributions de probabilité multivariées. Il permet de calculer des divergences entre distributions (Kullback-Leibler, Renyi, Bhattacharyya, Hellinger), d'estimer des paramètres, de simuler des échantillons et de visualiser des densités de probabilité. Il couvre notamment les distributions gaussiennes, de Cauchy et de Student, et est utilisé dans des contextes de traitement du signal et de statistiques avancées.

Bibliothèque logicielle dédiée à la modélisation et à l'inférence de modèles graphiques probabilistes. Elle permet de manipuler des densités de probabilité, d'estimer des paramètres à partir de données, de générer des échantillons aléatoires et d'analyser des séquences complexes. Utilisée principalement en statistiques, en apprentissage automatique et en traitement du signal pour résoudre des problèmes d'inférence et de prédiction.

Ce projet développe des outils pour modéliser la dynamique virale intra-vectorielle des arbovirus et effectuer des inférences statistiques. Il permet d'estimer des paramètres épidémiologiques et de comparer différents modèles pour comprendre la transmission des virus. Les résultats sont utilisés pour éclairer les décisions en santé publique et la recherche sur les maladies vectorielles.

Automaton-ABC est une méthode statistique conçue pour estimer la probabilité de propriétés spatio-temporelles dans des modèles markoviens paramétriques de population. Ce projet permet d'analyser des systèmes biologiques ou physiques complexes en simulant leur comportement et en validant des hypothèses statistiques. Il s'appuie sur des outils mathématiques avancés pour fournir des résultats précis et exploitables dans le cadre de recherches théoriques ou appliquées.

Kernelo est un projet de modélisation de données géologiques utilisant des méthodes statistiques avancées. Il permet l'analyse de données spectrales et l'estimation de paramètres physiques à partir de ces données. Le projet offre également la possibilité de simuler des données géologiques en fonction de paramètres définis.

CAMEL est un logiciel dédié à l'analyse cosmologique et à l'estimation des paramètres de l'univers. Il permet de traiter des données issues de satellites comme Planck, en utilisant des techniques statistiques avancées comme les chaînes de Markov Monte-Carlo et les profils de vraisemblance. Son objectif est d'aider les chercheurs à comprendre les propriétés fondamentales de l'univers à partir d'observations astronomiques.

Le projet codadiags est un package R dédié à l'analyse de données statistiques, plus spécifiquement à la simulation de chaînes de Markov. Il permet aux utilisateurs de générer des échantillons représentatifs et d'estimer les paramètres de distributions complexes.