We propose a new construction of point processes, which generalizes the class of infinitely divisible point processes. Examples are the quantum Boson and Fermion gases as well as the classical Gibbs point processes, where the interaction is given by a stable and regular pair potential.

Parmi les modèles permettant d'introduire de l'interaction entre les points, nous trouvons très large famille des modèles gibbsiens de processus ponctuels spatiaux issus de la physique statistique, permettant de modéliser à la fois des motifs répulsifs ou attractifs. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'inférence semi-paramétrique de ces modèles caractérisés par l'intensité conditionnelle de Papangelou. Deux contextes sont étudiés. Dans le premier thème, nous décrivons une procédure d'estimation du terme d'interaction du premier ordre (qui peut être aussi appelé l'intensité de Poisson) de l'intensité conditionnelle de Papangelou. L'idée sur laquelle l'estimation est basée permet, sous l'hypothèse d'une portée finie, de négliger les termes d'interaction d'ordre supérieur quelle que soit leur nature. La consistance forte et la normalité asymptotique de l'estimateur sont prouvées. Une étude par simulations illustre la performance de l'estimateur sur une fenêtre d'observation finie. Dans le second thème, nous nous focalisons sur la classe la plus connue et utilisée; le processus ponctuel à interaction par paires. Nous construisons une nouvelle méthode d'estimation de la fonction d'interaction de paires dans l'esprit des estimations non paramétriques par lissage à partir d'une réalisation du processus ponctuel spatial à interaction par paires. Deux cas sont étudiées: le cas stationnaire et le cas isotrope. Ces estimateurs exploitent à nouveau la propriété de portée finie des processus ponctuels et intégrent l'estimation du paramètre de l'intensité de Poisson vue dans le premier thème. Nous présentons les propriétés asymptotiques telles que la consistance forte ponctuelle, la consistance forte globale avec différentes vitesses de consistance, le comportement de l'erreur quadratique moyenne et la normalité asymptotique de ces estimateurs. / Among models allowing to introduce interaction between points, we find the large class of Gibbs models coming from statistical physics. Such models can produce repulsive as well as attractive point pattern. In this thesis, we are interested in the semi-parametric inference of such models characterized by the Papangelou conditional intensity. Two frameworks are considered. First, we describe a procédure which intends to estimate the first-order interaction term (also called Poisson intensity) of the Papangelou conditional intensity. Under the assumption of finite range of the process, the idea upon which the procedure is based allows us to neglect higher-order interaction terms. We study the stong consistency and the asymptotic normality and conduct a simulation study which highlights the efficiency of the method for finite observation window. Second, we focus on the main class of Gibbs models which is the class of pairwise interaction point processes. We construct a kernel-based estimator of the pairwise interaction function. Two cases are studied: the stationary case and the isotropic case.The estimators, we propose, exploit the finite range property and the estimator of the Poisson intensity defined in the first part. We present asymptotic properties, namely the strong consistency, the behavior of the mean squared error and the asymptotic normality.

Stochastic point processes and associated methodology provide a means for the statistical analysis and modeling of the spatial point pattern formed from forest tree stem locations. Stochastic Gibbs point processes were explored as models that could simulate short-range clustering arising from reproduction of trees by stump sprouting, and intermediate-range inhibition of trees that may result from competition for light and growing space. This study developed and compared three pairwise interaction processes with parametric models for 2nd-order potentials and three triplets processes with models for 2nd- and 3rd-order potentials applied to a mixed-species hardwood forest in the Southern Appalachian Mountains of western North Carolina. Although the 2nd-order potentials of both the pairwise interaction and triplets processes were allowed to be purely or partially attractive, the proposed Gibbs point process models were demonstrated to be locally stable. The proposed Gibbs point processes were simulated using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods; in particular, a reversible-jump Metropolis-Hastings algorithm with birth, death, and shift proposals was utilized. Parameters for the models were estimated by a Bayesian inferential procedure that utilizes MCMC methods to draw samples from the Gibbs posterior density. Two Metropolis-Hastings algorithms that do this sampling were compared; one that estimated ratios of intractable normalizing constants of the Gibbs likelihood by importance sampling and another that introduced an auxiliary variable to cancel the normalizing constants with those in the auxiliary variable's proposal distribution. Results from this research indicated that attractive pairwise interaction models easily degenerate into excessively clustered patterns, whereas triplets processes with attractive 2nd-order and repulsive 3rd-order interactions are more robust against excessive clustering. Bayesian inference for the proposed triplets models was found to be very computationally expensive. Slow mixing of both algorithms used for the inference combined with the long iteration times limited the practicality of the Bayesian approach. However the results obtained here indicate that triplets processes can be used to draw inference for and simulate patterns of mixed-species Appalachian hardwood forests. / Ph. D.

A point process is a mechanism, which realizes randomly locally finite point measures. One of the main results of this thesis is an existence theorem for a new class of point processes with a so called signed Levy pseudo measure L, which is an extension of the class of infinitely divisible point processes. The construction approach is a combination of the classical point process theory, as developed by Kerstan, Matthes and Mecke, with the method of cluster expansions from statistical mechanics. Here the starting point is a family of signed Radon measures, which defines on the one hand the Levy pseudo measure L, and on the other hand locally the point process. The relation between L and the process is the following: this point process solves the integral cluster equation determined by L. We show that the results from the classical theory of infinitely divisible point processes carry over in a natural way to the larger class of point processes with a signed Levy pseudo measure. In this way we obtain e.g. a criterium for simplicity and a characterization through the cluster equation, interpreted as an integration by parts formula, for such point processes. Our main result in chapter 3 is a representation theorem for the factorial moment measures of the above point processes. With its help we will identify the permanental respective determinantal point processes, which belong to the classes of Boson respective Fermion processes. As a by-product we obtain a representation of the (reduced) Palm kernels of infinitely divisible point processes. In chapter 4 we see how the existence theorem enables us to construct (infinitely extended) Gibbs, quantum-Bose and polymer processes. The so called polymer processes seem to be constructed here for the first time. In the last part of this thesis we prove that the family of cluster equations has certain stability properties with respect to the transformation of its solutions. At first this will be used to show how large the class of solutions of such equations is, and secondly to establish the cluster theorem of Kerstan, Matthes and Mecke in our setting. With its help we are able to enlarge the class of Polya processes to the so called branching Polya processes. The last sections of this work are about thinning and splitting of point processes. One main result is that the classes of Boson and Fermion processes remain closed under thinning. We use the results on thinning to identify a subclass of point processes with a signed Levy pseudo measure as doubly stochastic Poisson processes. We also pose the following question: Assume you observe a realization of a thinned point process. What is the distribution of deleted points? Surprisingly, the Papangelou kernel of the thinning, besides a constant factor, is given by the intensity measure of this conditional probability, called splitting kernel. / Ein Punktprozess ist ein Mechanismus, der zufällig ein lokalendliches Punktmaß realisiert. Ein Hauptresultat dieser Arbeit ist ein Existenzsatz für eine sehr große Klasse von Punktprozessen mit einem signierten Levy Pseudomaß L. Diese Klasse ist eine Erweiterung der Klasse der unendlich teilbaren Punktprozesse. Die verwendete Methode der Konstruktion ist eine Verbindung der klassischen Punktprozesstheorie, wie sie von Kerstan, Matthes und Mecke ursprünglich entwickelt wurde, mit der sogenannten Methode der Cluster-Entwicklungen aus der statistischen Mechanik. Ausgangspunkt ist eine Familie von signierten Radonmaßen. Diese definiert einerseits das Levysche Pseudomaß L; andererseits wird mit deren Hilfe der Prozess lokal definiert. Der Zusammenhang zwischen L und dem Prozess ist so, dass der Prozess die durch L bestimmte Integralgleichung (genannt Clustergleichung) löst. Wir zeigen, dass sich die Resultate aus der klassischen Theorie der unendlich teilbaren Punktprozesse auf natürliche Weise auf die neue Klasse der Punktprozesse mit signiertem Levy Pseudomaß erweitern lassen. So erhalten wir z.B. ein Kriterium für die Einfachheit und eine Charackterisierung durch die Clustergleichung für jene Punktprozesse. Unser erstes Hauptresultat in Kapitel 3 zur Analyse der konstruierten Prozesse ist ein Darstellungssatz der faktoriellen Momentenmaße. Mit dessen Hilfe werden wir die permanentischen respektive determinantischen Punktprozesse, die in die Klasse der Bosonen respektive Fermionen Prozesse fallen, identifizieren. Als ein Nebenresultat erhalten wir eine Darstellung der (reduzierten) Palm Kerne von unendlich teilbaren Punktprozessen. Im Kapitel 4 konstruieren wir mit Hilfe unseres Existenzsatzes unendlich ausgedehnte Gibbsche Prozesse sowie Quanten-Bose und Polymer Prozesse. Unseres Wissens sind letztere bisher nicht konstruiert worden. Im letzten Teil der Arbeit zeigen wir, dass die Familie der Clustergleichungen gewisse Stabilitätseigenschaften gegenüber gewissen Transformationen ihrer Lösungen aufweist. Dies wird erstens verwendet, um zu verdeutlichen, wie groß die Klasse der Punktprozesslösungen einer solchen Gleichung ist. Zweitens wird damit der Ausschauerungssatz von Kerstan, Matthes und Mecke in unserer allgemeineren Situation gezeigt. Mit seiner Hilfe können wir die Klasse der Polyaschen Prozesse auf die der von uns genannten Polya Verzweigungsprozesse vergrößern. Der letzte Abschnitt der Arbeit beschäftigt sich mit dem Ausdünnen und dem Splitten von Punktprozessen. Wir beweisen, dass die Klassen der Bosonen und Fermionen Prozesse abgeschlossen unter Ausdünnung ist. Die Ergebnisse über das Ausdünnen verwenden wir, um eine Teilklasse der Punktprozesse mit signiertem Levy Pseudomaß als doppelt stochastische Poissonsche Prozesse zu identifizieren. Wir stellen uns auch die Frage: Angenommen wir beobachten eine Realisierung einer Ausdünnung eines Punktprozesses. Wie sieht die Verteilung der gelöschten Punktkonfiguration aus? Diese bedingte Verteilung nennen wir splitting Kern, und ein überraschendes Resultat ist, dass der Papangelou-Kern der Ausdünnung, abgesehen von einem konstanten Faktor, gegeben ist durch das Intensitätsmaß des splitting Kernes.