Le jeudi 13 octobre 2011, à 13 h 30, en la salle 2512 du pavillon Adrien-Pouliot, Université Laval.

Inference for general pair-copula constructions
Elif Acar, Université McGill

Pair-copula constructions (PCCs) allow construction of highly flexible multivariate copula models by using only bivariate copulas as building blocks. A standard assumption, made mainly for convenience of inference, is that the conditional pair-copulas of a PCC depend on the conditioning variable(s) only through their conditional margins. In this talk, I will give a brief review of inference techniques for simplified PCCs and present an alternative nonparametric smoothing methodology that relaxes the simplifying assumption. Model selection for PCCs will also be addressed within the proposed method.

Le vendredi 7 octobre 2011, 15:30, salle 1205 du Pavillon Burnside.

Nonexchangeability and radial asymmetry identification via bivariate quantiles, with financial applications
Nikolai Kolev, University of Sao Paulo, Brazil

In this talk, the following topics will be discussed: A class of bivariate probability integral transforms and Kendall distribution; bivariate quantile curves, central and lateral regions; non-exchangeability and radial asymmetry identification; new measures of nonexchangeability and radial asymmetry; financial applications and a few open problems (joint work with Flavio Ferreira).

Le jeudi 6 octobre 2011, à 13 h 30, en la salle 2512 du pavillon Adrien-Pouliot

Modèles d’analyse simultanée et conditionnelle pour évaluer les associations entre les haplotypes des gènes de susceptibilité et les traits des maladies complexes
Latifa Elfassihi, Direction générale de la santé publique, ministère de la Santé et des Services Sociaux

Les maladies complexes sont des maladies multifactorielles dans lesquelles plusieurs gènes et facteurs environnementaux peuvent intervenir et interagir. Les études d’association par haplotypes donnent parfois une meilleure puissance pour détecter l’association. La majorité des méthodes développées jusqu’à présent ne permettent cependant pas d’évaluer les interactions entre les haplotypes de deux gènes et celles qui le permettent présentent des restrictions, comme l’utilisation du phénotype de la maladie en dichotomique (présence ou absence de la maladie), ou encore n’ajustent pas pour les facteurs environnementaux.

Les travaux effectués dans le cadre de ce projet de recherche traite cette problématique en deux volets : méthodologique et pratique. Sur le plan méthodologique, elle rapporte une nouvelle méthode statistique pour évaluer l’effet conditionnel d’un deuxième gène sachant l’effet du premier. Une étude de simulation a été effectuée pour confirmer sa validité. En présence d’un effet d’interaction entre les haplotypes de deux gènes avec ou sans effets marginaux, les résultats de l’étude de simulation ont montré que la nouvelle méthode a plus de puissance pour détecter l’association et donne une estimation plus précise des effets comparativement aux méthodes alternatives. Sur le plan pratique, l’approche de la cartographie fine avec réplication dans un échantillon indépendant a été mise à profit pour raffiner l’étude de deux gènes candidats de l’ostéoporose.

Le jeudi 29 septembre 2011, à 13 h 30, en la salle 2512 du pavillon Adrien-Pouliot

Analyse de la performance d’une méthode MCMC avec rejet retardé
Mylène Bédard, Université de Montréal

Les méthodes MCMC avec rejet retardé sont des algorithmes qui nous donnent la possibilité de proposer plusieurs candidats à l’intérieur d’une même itération. Ces candidats sont générés et proposés de façon consécutive, jusqu’à l’acceptation d’un candidat ou, dans le cas échéant, jusqu’au nombre d’essais permis.

Nous comparons l’efficacité asymptotique d’un algorithme Metropolis de type marche aléatoire avec rejet retardé avec celle d’un algorithme Metropolis standard. Afin de comparer ces deux méthodes de manière équitable, il est nécessaire d’ajuster les paramètres de chaque distribution instrumentale séparément afin que les deux algorithmes performent de manière optimale.

Après avoir introduit des résultats théoriques sur l’échelonnage optimal de l’algorithme avec rejet retardé, nous discutons du fait qu’après un premier rejet, les candidats supplémentaires à l’intérieur d’une même itération sont rejetés avec une probabilité qui tend vers 1 lorsque la dimension de la distribution cible augmente. Pour que cette méthode demeure performante en grandes dimensions, nous proposons une modification de l’algorithme initial dans lequel les différents candidats sont proposés de manière corrélée. Nous démontrons que cette stratégie mène à un algorithme beaucoup plus performant que l’algorithme avec rejet retardé initialement considéré et aussi que l’algorithme Metropolis habituel, particulièrement en grandes dimensions. Nous validons les résultats avec des simulations et des exemples.

Travail réalisé en collaboration avec Randal Douc et Eric Moulines.

Séminaire de statistique du jeudi 22 septembre 2011, salle 2512 du pavillon Adrien-Pouliot, Université Laval.

Cinq étudiants du baccalauréat et de la maîtrise en statistique ont effectué des stages en milieu de travail cet été. Ils nous feront part de leur expérience par le biais de présentations données dans le cadre du séminaire de statistique du jeudi 22 septembre. Voici l’horaire prévu des présentations.

13h30-13h48 : Jean-Philippe Gagnon Fleury [Ministère des ressources naturelles et de la faune du Québec]
13h48-14h06 : Vanessa Noelle Kientega [Centre de foresterie des Laurentides]
14h06-14h24 : Amira Hanna [Institut de la statistique du Québec]
14h24-14h42 : Marc-Olivier Robert Lambert [Régie des rentes du Québec]
14h42-15h00 : Marie-Pier Labrie [Département de mathématiques et de statistique]

L’Association des statisticiennes et statisticiens du Québec vous invite à son 5 à 7 de la Rentrée 2011 au :

CAFÉ AU TEMPS PERDU !

Le temps s’arrête dans ce sympathique café bistro!

L’ASSQ vous y invite gratuitement pour fraterniser entre amis et collègues, dans une ambiance chaleureuse à deux pas de l’Université Laval. L’association vous offre 2 consommations gratuites sur place de même que quelques bouchées. Cette offre est imbattable, venez nous voir pour en profiter !

Aucune réservation n’est requise mais, si possible, nous vous demandons de nous informer de votre présence en écrivant à l’adresse suivante kgirard@som.ca afin de prévoir l’espace en conséquence.

Jeudi 15 septembre 2011 – à 17h00
Café au Temps perdu
867, avenue Myrand
Sainte-Foy (Québec)

Pour information: Karine Girard, (418) 687-8025, kgirard@som.ca

(version pdf)

Séminaire de biostatistique organisé par le Centre de recherche du CHUQ à l’Hôtel-Dieu de Québec

Vendredi le 2 septembre 2011, 11:30
Amphithéâtre du CRCEO, L’Hôtel-Dieu de Québec, 6 rue McMahon

Statistical Genetics in Cancer Research: Methodology and Application
Dr. Wei Xu, Assistant Professor, Division Biostatistics, Princess Margaret Hospital, Toronto

Research in human genetics has recently focused on investigating more complex diseases such as most of the cancer diseases that may be controlled by both genetic and environmental factors, possibly interacting together. However, identify the disease gene or multiple genes and associated environmental factors on complex human diseases can be difficult since the relationship between a particular gene or genes and the disease trait(s) is often unclear. Currently many clinical cancer studies work on finding significant prognostic factors including clinical and genetic factors. But few have been done in exploring combined effect of those factors including their interactions. Since the combined and interactive effects can be complicated and in a non-linear way on the clinical outcome such as OS, DFS, and toxicity. Non-linear statistical algorithms such as recursively partition (RP) model can be applied and to identify homogeneous subgroups with high risk or suitable treatment. The RP model has the potential to identify previously unknown gene-environment interactions, and the clinically practical utility and potential this new methodology holds have been shown in a randomization clinical trial on head and neck Cancer.

Bonjour à tous les membres,

La treizième édition du tournoi de golf ASSQ bat son plein, malgré l’annonce un peu tardive. Comme à l’habitude, l’activité aura lieu le weekend suivant la fête du travail, soit le samedi 10 septembre 2011, au Club de golf de Plessisville. C’est une belle occasion de côtoyer à peu de frais d’autres collègues peu importe votre niveau d’habilité pour ce sport. Le coût de l’activité (10$ si vous êtes membres) inclut le golf et le cart et une participation aux quelques prix de présence, le souper étant à la charge des participants.

Vous pouvez vous inscrire individuellement, les équipes seront formées en fonction des habilités et préférences de partenaires de jeu si possible. Si vous hésitez à vous inscrire faute de moyen de transport pour vous y rendre, du covoiturage pourrait s’organiser entre participants. La formule habituelle sera maintenue afin de donner la chance aux golfeurs plus novices d’apprécier cette activité.

Veuillez manifester votre intérêt le plus rapidement possible à claude.ouimet@mtq.gouv.qc.ca en mentionnant si le golf et le souper vous intéressent. Une vingtaine de places sont disponibles.

Votre paiement par la poste doit être envoyé au plus tard à la fin août.

Tous les détails de l’évènement sont inclus dans ce fichier.

Merci et au plaisir de vous y rencontrer

Claude Ouimet, statisticien ASSQ

La Société Statistique du Canada (SSC) décerne annuellement une médaille d’or à : « un probabiliste ou un statisticien canadien qui a contribué de façon substantielle au développement de sa discipline par des innovations d’ordre méthodologique et des applications. » Il s’agit de la plus haute distinction décernée par la SSC.

Ancien président de l’ASSQ (2005 à 2008), Christian Genest est le lauréat de la médaille d’or de la SSC en 2011. Récemment recruté par l’Université McGill, Christian aura marqué le parcours de plusieurs membres de l’ASSQ en tant que professeur à l’Université Laval où il a oeuvré de 1987 à 2010.

Un résumé de la brillante carrière de Christian se trouve sur le site de la SSC.

Nos plus sincères félicitations à Christian pour cet honneur bien mérité!

Le vendredi 20 mai 2011, 14 h 30, en la salle 2546 du pavillon Adrien-Pouliot

Analyse fréquentielle de données hydrologiques avec une approche bayésienne: applications de mélanges de loi
Guillaume Evin, Université de Newcastle

L’approche bayésienne est parfois privilégiée en environnement pour trois raisons principales. La première est la possibilité d’incorporer les connaissances d’un expert du domaine sur le phénomène que l’on cherche à modéliser, cette information se combinant à celle contenue dans les observations de ce phénomène. La deuxième est la facilité d’interprétation des résultats, notamment sur l’incertitude des paramètres ou les prédictions du modèle. Enfin, certains problèmes peuvent être très complexes à traiter avec une approche fréquentielle classique. L’approche bayésienne représente alors une alternative possible, surtout lorsqu’une structure hiérarchique représente bien le problème à traiter. Les mélanges de distribution sont un bon exemple de modèle où le traitement bayésien se fait naturellement.

Les mélanges de lois sont des modèles bien adaptés lorsque l’on s’intéresse à la modélisation de phénomènes hétérogènes où plusieurs populations aux caractéristiques distinctes sont observées. Les paramètres des composantes du mélange de lois peuvent alors être interprétés « physiquement ». Lorsqu’il est impossible de connaître directement de quelle population provient chaque observation, ce type de modèle permet d’avoir une méthode automatique de classification.

Les mélanges de lois à deux composantes sont particulièrement intéressants pour les débits de pointes et les volumes de crues de bassins versants du Nord-est de la péninsule Québec-Labrador. En effet, ces séries d’observations semblent exhiber des séquences d’années sèches et humides. Pour ce type de comportement, la persistance devient alors un élément particulièrement important qu’il faut prendre en compte dans le modèle. Elle est intégrée au mélange de lois en ajoutant au modèle une relation markovienne à deux états (sec et humide).

Cette contribution apporte de nouveaux éléments novateurs à la littérature en traitant des mélanges de distribution qui ne se limitent pas seulement au cadre normal. En effet, la très grande majorité des articles dans ce domaine (lorsque les variables aléatoires sont continues) appliquent un mélange de lois normales, ce qui ne semble pas adéquat pour des variables hydrologiques extrêmes comme des pointes de crue. Ces données sont strictement positives, propriété souvent liée à une asymétrie de la distribution, tout au contraire de la loi normale. Nous considérons les mélanges de lois gamma et Gumbel en plus du mélange de lois normales.