résolu un problème difficile de taux de convergence pour un estimateur de Hall et Marron, par exemple.

Plusieurs conférenciers ont parlé des problèmes de type minimax en estimation, puisque dans ce contexte, les résultats sur les taux de convergence deviennent particulièrement excitants. On peut définir correctement la notion de taux optimal, et trouver des estimateurs optimaux par minimax. Yang (Iowa), le dernier étudiant de Barron, Anevski (Université de Lund), et Liu (Cornell) ont tous fait des présentations très impressionnantes à cet égard. La participation de Richard Liu, dont la santé est mauvaise, a été particulièrement appréciée par les organisateurs.

Les périodes de questions-réponses furent souvent très vivantes et intéressantes, et au moins 50 personnes étaient présentes à chacune des présentations (40 lors du dernier après-midi de la semaine 2). Le champ de l'estimation non paramétrique a été couvert dans son entièreté en deux semaines (sauf l'estimation par ondelettes), avec plus de détails mathématiques que les rencontres habituelles en statistiques, qui ont tendance à être de plus en plus centrées sur les applications. La participation de plusieurs jeunes étudiants au doctorat venus d'outre-mer démontre un intérêt soutenu dans l'estimation non paramétrique. Tous les participants furent enchantés par l'environnement du CRM et par l'aide efficace de Louis Pelletier.

Atelier sur l'inférence bayésienne empirique et l'inférence basée sur la fonction de vraisemblance

9 - 14 novembre 1997
Org.: S. Ejaz Ahmed (Univ. of Regina), Nancy Reid (Univ. of Toronto)

L'atelier a débuté le dimanche par la conférence spéciale de J. O. Berger (Duke), et s'est terminé le jeudi, après un programme stimulant qui comptait quelques 16 conférenciers invités. Il a dénombré de 30 à 50 participants pendant les cinq jours de l'atelier.

L'atelier avait comme point de mire les interfaces entre deux techniques d'inférence plutôt séparées: celles fondées sur la méthodologie de Bayes et sur la méthodologie empirique bayésienne, et celles basées sur les méthodes de vraisemblance fréquentistes. Plusieurs thèmes sont ressortis durant l'atelier: estimation par rétrécissement, déclarations inférentielles, équations d'estimation et modélisation. L'estimation ponctuelle par rétrécissement, ou, plus généralement l'estimation hiérarchique et empirique bayésienne, est

importante pour les problèmes contenant plusieurs effets aléatoires, là où les méthodes classiques de vraisemblance sont inapplicables. D'autre part, la théorie de la vraisemblance et les méthodes de Bayes nous procurent des intervalles de confiance, un point faible de l'estimation par rétrécissement. L'interface entre les méthodes de vraisemblance et les méthodes empiriques bayésiennes pour les problèmes à grand nombre de paramètres dépend de vraisemblances spécialement construites, comme par exemple des vraisemblances semi-paramétriques ou des vraisemblance repondérées. Finalement, dans la sélection de modèles, de grands pas ont été fait en utilisant les méthodes empiriques bayésiennes, mais les méthodes de vraisemblance n'ont pas jusqu'à ce jour été adaptées à ce problème.

Un point saillant de l'atelier portait sur le temps considérable alloué aux discussions suivant chaque présentation, et la discussion était animée et intéressante, et a mené les participants à poser plusieurs questions intéressantes.

Le soutien logistique et l'organisation fournie par le CRM et en particulier par M. Pelletier furent exceptionnels et ont suscité de nombreux commentaires positifs de la part des participants.

Analyse des séries chronologiques

23 au 27 mars 1998
Org.: Roch Roy (Univ. de Montréal)

L'analyse des séries chronologiques demeure un domaine d'intérêt majeur en recherche statistique puisque dans la plupart des disciplines scientifiques, des données sont recueillies dans le temps. L'objectif premier de cet atelier était de discuter des développements récents sur le sujet, plus spécialement sur les méthodes non stationnaires, non linéaires et non paramétriques. Avec 13 conférences invitées d'une heure et 11 communications libres de 30 minutes, plusieurs sujets importants ont été abordés. Il y a eu environ 70 participants dont plusieurs chercheurs de premier plan dans le domaine.

Dans la conférence d'ouverture, D.R. Brillinger (Berkeley) a décrit comment des techniques d'analyse de séries chronologiques et de processus ponctuels permettent d'évaluer le risque que posent pour les satellites et les stations spatiales les débris spatiaux qui circulent autour de la terre.

Les exposés de M. Hallin (Université Libre de Bruxelles), H.R. Künsch (ETH, Zurich) et B. Silverman (Bristol et Stanford) ont porté sur les méthodes non