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J'avais vu une présentation de ça en Norvège. Je me le stocke sous le coude.

Très marrant. Un générateur physique de nombres aléatoires dont la conception est totalement ouverte, à fabriquer soi-même!
(via sebsauvage)

Je stocke ça ici. Si on considère une variable N correspondant à la somme de P lois de Poisson iid de paramètre lambda, avec P lui-même tiré d'une loi de Poisson de paramètre mu. Alors N suit une distribution de Neyman type A (Johnson et al. 2005, univariate discrete distribution). L'espérance de N est mu*lambda, et la variance de N est donnée par McElduff (2012, Models for discrete epidemiological and clinical data. Doctoral thesis, University College London) comme mu×lambda×(lambda+1). Et la pdf ne peut pas être obtenue en closed form (voir la thèse de McElduff 2012).
Concernant l'espérance et la variance, voir aussi Diggle (1983, Statistical analysis of spatial points pattern -- à noter Diggle ne parle pas de distribution de Neyman type A, mais ça revient au même dans le cas du cluster poisson process),

C'est bien qu'un mouvement comme ça parte d'Harvard.
Mais est-on vraiment prêt à abandonner la soumission chez elsevier? wiley est-il bien meilleur?
Avec une telle compétition pour publier et le peu de solutions existantes, quelles sont les chances qu'une telle initiative marche? A part Plos ONE et deux trois autres journaux, existe-t-il tellement d'alternatives en open-access? pas sûr...
En tous cas l'intention est bonne, et je soutiens.
Moralement au moins

Un outil pour corriger la présence de frontière dans l'estimation d'une densité par la méthode du noyau.
À garder sous le coude.

Ah oui, ça peut être intéressant comme outil...

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