Activités scientifiques

C'est le programme thématique qui domine le programme scientifique annuel du CRM. Le Comité consultatif choisit le thème pour son importance, son actualité et son impact sur la communauté scientifique canadienne. Les sujets des années précédentes incluent: Probabilité et contrôle stochastique (1992-93), Systèmes dynamiques (1993-94), Géométrie et topologie (1994-95), Analyse numérique et appliquée (1995-96), Combinatoire et théorie des groupes (1996-97). Les activités d'une année peuvent comprendre un bon nombre d'ateliers et de conférences, une ou deux chaires Aisenstadt, des visites scientifiques de longue durée par un certain nombre de visiteurs, ainsi que l'octroi de bourses postdoctorales. On s'assure aussi d'une certaine coordination avec les universités montréalaises afin d'offrir des cours avancés permettant aux étudiants de participer aux activités.

Année thématique 1997-1998: Statistique

Survol

L'année thématique de statistique a porté sur plusieurs aspects actuels de la statistique, en insistant particulièrement sur les problèmes impliquant des données dépendantes. On a choisi cinq champs de concentration: l'interface entre le calcul et la statistique théorique, la statistique spatiale, l'estimation fonctionnelle non paramétrique, les méthodes statistiques en épidémiologie et en épidémiologie génétique, et l'analyse longitudinale des données.

Les récipiendaires de la chaire André Aisenstadt pour cette année furent Sir David Cox ainsi que le professeur Peter Hall.

Les activités scientifiques de l'années sont décrites ci-dessous. À moins d'indications contraires, elles furent tenues au CRM.

Comité consultatif

  • · Jerry F. Lawless (Université of Waterloo)
  • · Marc Moore (École polytechnique)
  • · Nancy Reid (University of Toronto), présidente
  • · Yannis Yatracos (Université de Montréal)

École d'été du CRM:
Vraisemblance et théorie asymptotique

1er au 10 août 1997, Banff, Alberta
Org.:
Thomas J. DiCiccio (Cornell Univ.)

La vraisemblance a toujours été un concept fondamental en statistique; on l'utilise comme fondement pour construire des estimateurs et des tests d'hypothèses. Récemment, l'inférence basée sur la fonction de vraisemblance s'est considérablement développée et raffinée. Plusieurs pseudo-vraisemblances ont été

proposées dans le but d'étendre les applications des méthodes basées sur la vraisemblance à de nouveaux problèmes. De plus, les propriétés des méthodes fondées sur la vraisemblance ont été soigneusement étudiées, principalement par l'analyse asymptotique, et ces études ont menés à l'amélioration de ces méthodes. L'objectif de l'école d'été était de rassembler des statisticiens dont les intérêts de recherche gravitent autour du concept de vraisemblance et de ses applications; d'étudier le comportement des méthodes basées sur la vraisemblance; d'améliorer ces méthodes; de faciliter l'implantation de telles méthodes; de développer les techniques d'analyse asymptotique applicables à l'étude de l'inférence basée sur la fonction de vraisemblance.

Pendant l'École d'été, il y eut 38 conférences invitées, d'une heure chacune:

  • · Samir Ben Hariz (Univ. de Paris Sud), On the Density Estimation Under Short and Long Range Dependence
  • · James Booth (Univ. of Florida), Maximizing Generalized Linear Mixed Model Likelihood with an Automated Monte Carlo EM Algorithm
  • · Ronald Butler (Colorado State Univ.), Exact and Approximate Conditional Inference
  • · Stephen Chamberlin (York Univ., Canada), Self-similarity of Mathematical Likelihood
  • · Anthony Davison (Swiss Federal Institute of Technology, Lausanne, Switzerland), Technology Transfer: Implementing Small-sample Inference
  • · Thomas DiCiccio (Cornell Univ.), Some Aspects of Likelihood-based Inference
  • · Debbie Dupuis (Dalhousie Univ.), A Comparison of Confidence Intervals for Generalized Extreme-value Distributions