La 29e édition de la journée de la statistique se tiendra le 31 mars 2016. Il s’agit d’un après-midi au cours duquel vous pourrez assister à plusieurs conférences au sujet de la statistique. Les conférences seront présentées au local 2830 du pavillon Alexandre-Vachon, à l’Université Laval. La participation à l’activité est évidemment gratuite. Aussi, du bon café et des collations vous seront offerts gracieusement. Voici la programmation de l’événement :
13h30 : Conférence de Michel Harel, professeur de statistique a l’Université de Limoges et membre de l’Institut de mathématiques de Toulouse, France;
14h45 : Conférence de Maxime Caron, professionnel de recherche pour l’Observatoire québécois de l’adaptation aux changements climatiques;
15h45 : Conférence de Aurélien Nicosia et Samuel Perrault, étudiants au doctorat au département de mathématiques et statistique.
14h45 : Conférence de Maxime Caron, professionnel de recherche pour l’Observatoire québécois de l’adaptation aux changements climatiques;
15h45 : Conférence de Aurélien Nicosia et Samuel Perrault, étudiants au doctorat au département de mathématiques et statistique.
Pour terminer cette journée de la statistique, vous êtes aussi invités à un cocktail qui se tiendra au Pub Universitaire. Enfin, pour vous inscrire à l’évènement, vous n’avez qu’à nous confirmer votre présence à l’adresse courriel casul@mat.ulaval.ca.
Résumés des conférences :
Conférencier: Michel Harel
Titre: Comportement asymptotique des estimateurs à noyau discrétisé pour des champs aléatoires non stationnaires
Nous étudions le comportement asymptotique des estimateurs de densité à noyau discrétisé pour des champs aléatoires localement non stationnaires convergeant vers
des champs aléatoires stationnaires. Nous nous concentrons sur l’étude des biais et du comportement asymptotique de ces estimateurs. Une expérience de simulation conduite montre que l’estimateur de densité classique et l’estimateur de densité à noyau discrétisé ont le même comportement et tous les deux estiment avec précision la vraie densité lorsque le nombre de champs augmente.
des champs aléatoires stationnaires. Nous nous concentrons sur l’étude des biais et du comportement asymptotique de ces estimateurs. Une expérience de simulation conduite montre que l’estimateur de densité classique et l’estimateur de densité à noyau discrétisé ont le même comportement et tous les deux estiment avec précision la vraie densité lorsque le nombre de champs augmente.
Deux cas pratiques :
1- Pendant une épidémie localisée dans une zone, dès que l’on s’éloigne de son environnement,
le nombre de malades décroît vers son “état” stationnaire.
le nombre de malades décroît vers son “état” stationnaire.
2- Dans les recherches minières, il peut y avoir des sites voisins où le sol contient un métal donné qui n’est pas homogène (non stationnaire) et devient homogène (stationnaire)dès qu’on s’éloigne de cette zone. Nous appliquons nos résultats au taux d’incidence de la tuberculose en 2002 dans les différents départements français.
Conférencier: Maxime Caron
Titre : L’apport du statisticien au sein de l’Observatoire québécois de l’adaptation aux changements climatiques
Les changements climatiques observés au cours du 20e siècle s’accentueront selon la saison et le milieu géographique. Le Québec n’y fera pas exception. En outre, on s’attend à une saison propice aux vagues de chaleurs et davantage de pluies intenses ce qui cause habituellement des inondations. Ces événements météorologiques extrêmes entraînent des impacts sanitaires importants sur la population (augmentation des décès, trouble de stress post-traumatique, anxiété, davantage de visites à l’urgence). Dans une perspective de santé publique, il est très important de s’assurer dès maintenant que la population s’adapte à la chaleur et aux inondations. La présentation portera sur les projets en cours au sein de l’Observatoire québécois de l’adaptation aux changements climatiques et plus précisément sur le développement d’indices d’adaptation à la chaleur et aux inondations. Le développement de ces indices a nécessité plusieurs étapes dont l’imputation des données et la vérification de la structure factorielle de ces indices à l’aide d’analyses factorielles confirmatoires et d’analyses en correspondance multiple. Ces différentes étapes de même que certains résultats seront présentés dans la présente communication.
Conférenciers: Aurélien Nicosia et Samuel Perrault
Dans cette présentation, nous introduirons GTDStat: le Groupe de Travail des Doctorants en Statistiques de l’Université Laval. Nous parlerons de notre participation au concours étudiant du SAS Global Forum 2016. Le concours était très simple: choisir un grand jeu de données, définir une problématique et la résoudre! Nous expliquerons notre choix (Les Ngrams de Google), notre démarche ainsi que les difficultés rencontrées. Finalement nous mettrons l’emphase sur la finale du concours qui aura lieu à Las Vegas fin avril.