• · Thomas Severini (Northwestern Univ.), An Empirical Adjustment to the Likelihood Ratio Statistic
• · Ib Skovgaard (The Royal Veterinary and Agricultural Univ., Denmark), Likelihood-based Tests with Large Deviation Properties
• · Jamie Stafford (Univ. of Western Ontario), A Robust Adjustment of the Profile Likelihood
• · Steven Stern (Australian National Univ.), The Score and Information Bias of Adjusted Profile Likelihoods
• · Trevor Sweeting (Univ. of Surrey), Very Weak Approximations Based on Directed Likelihood
• · Mary Thompson (Univ. of Waterloo), Asymptotics and Finite Population Sampling
• · Soujin Wang (Texas A&M Univ.), Higher-order Asymptotics for retrospective sampling problems
• · Augustine Wong (York Univ., Canada), Approximating p-values for Nonlinear or Nonnormal Regression Models
• · Alastair Young (Univ. of Cambridge), Bootstrap and Improved Nonparametric Likelihood Ratio Confidence Intervals

Parmi les 38 conférenciers invités, on comptait 11 femmes; 10 des conférenciers (incluant 5 femmes) travaillaient dans des universités canadiennes, et 5 (incluant 2 femmes) étaient des étudiants gradués qui venaient tout juste ou qui étaient sur le point de compléter leur thèse. En tout, on recensait 51 participants, dont 14 étudiants gradués.

Des survols de la frontière commune entre l'inférence basée sur la fonction de vraisemblance et les méthodes asymptotiques furent donnés par Reid et Pierce. Les problèmes reliés à l'implantation informatique des méthodes fondées sur la vraisemblance furent ébauchés par Davison. Efron et Young ont dégagé les liens avec les méthodes de rééchantillonnage; les méthodes de Monte-Carlo furent considérées par Butler et Kolassa. Chamberlin et McCullagh ont discuté de la vraisemblance et des concepts reliés à l'inférence. Les méthodes basées sur la vraisemblance ainsi que leurs propriétés asymptotiques ont été décrites par DiCiccio, Fraser, Gombay, Robinson, Severini, Skovgaard, Stern et Sweeting; les approximations de points de selle ont été abordées dans les contributions de Ohman et Ronchetti. Les questions de robustesse ont été discutées par Field, Kolkiewicz et Stafford. Peters et Rousseau ont parlé d'aspects particuliers de données discrètes, et Ben Hariz s'est concentré sur des données dépendantes. Ces conférences reflètent les développements actuels des méthodes d'inférence et des méthodes asymptotiques dans un large éventail de champs, incluant l'ingénierie (A. Huzur

bazar), la finance (Mykland), la génétique (Nicolae), les modèles de mélange (Booth, Lyons), (Lesperance, Lindsay), les modèles de régression (Wong), l'échantillonnage (Thompson, Wang), l'analyse de survie (Dupuis, S. Huzurbazar), et les séries chronologiques (Monti).

Au delà de ces présentations, l'école d'été s'est avérée une occasion propice à l'interaction entre les participants, dans un environnement extrêmement agréable. Cette rencontre fut sans aucun doute à la fois bénéfique et plaisante.

Atelier sur le rééchantillonnage

15- 19 septembre 1997
Org.: Christian Léger (Univ. de Montréal), Joseph Romano (Stanford Univ.), Robert Tibshirani (Univ. of Toronto)

L'atelier sur les méthodes de rééchantillonnage fut le premier de l'année thématique de statistique. Ces méthodes utilisent à profit l'informatique pour estimer la distribution de statistiques complexes afin d'en tirer des inférences sur des paramètres inconnus là où les méthodes classiques ne sont pas très utiles. Même si ses origines ne sont pas récentes, les méthodes de rééchantillonnage sont devenues un champs de recherche proprement dit en 1977, lorsque Brad Efron a proposé le «bootstrap» lors de la conférence Rietz de la rencontre annuelle de l'Institut of Mathematical Statistics. Vingt ans plus tard, notre atelier se voulait une synthèse des outils courants de ce domaine, qui a attiré une soixantaine de participants, incluant plusieurs des meilleurs chercheurs du domaine ainsi que plusieurs nouveaux chercheurs. Avec ses 17 conférences spéciales d'une heure et ses 10 conférences de vingt minutes, le programme s'étendait sur plusieurs sujets, mais laissait aussi amplement de temps pour les discussions et échanges entre participants.

Dans son allocution d'ouverture, intitulée «Beyond Resampling», P. Bickel a expliqué comment la recherche a évolué depuis les premiers jours du «bootstrap» jusqu'aux problèmes actuels. Plusieurs de ces sujets furent abordés plus longuement tout au cours de la semaine. Un des développements les plus importants est l'idée de sous-échantillonnage. Plutôt que de rééchantillonner avec des échantillons de remplacement d'une grandeur égale à l'échantillon initial, le sous-échantillonnage consiste à rééchantillonner, avec ou sans remplacement, des échantillons de grandeur beaucoup plus petite. Cette méthode fonc