EMoStA

Équipe de modélisation stochastique appliquée




Juli Atherton


Juli Atherton
Juli Atherton

Mes intérêts de recherche couvrent la biostatistique en général et plus précisément l’analyse de survie et l’inférence causale. Ainsi, ces intérêts recoupent les processus stochastiques. En effet, les approches modernes en analyse de survie sont basées sur les processus de comptage. Par exemple, il y a plusieurs modèles récents, comme les modèles multi-états et les modèles à mesures répétées, qui ont été développés à travers les processus de comptage. Entre autres, je m’intéresse au développement de tels modèles et à leur application quand on dispose de bases de données complexes.

Université du Québec à Montréal | Département de Mathématiques | atherton.juli @ uqam.ca

Alain Latour


Alain Latour
Alain Latour

Mes activités de recherche portent principalement sur l'analyse des séries chronologiques à valeurs entières en ayant comme objectif le développement d'outils pouvant être utilisés tout autant par un analyste financier que par un épidémiologiste. En effet, dans les domaines de la finance et de l'épidémiologie surviennent naturellement des séries à valeurs entières: en finance, on peut s'intéresser à des variables comme le nombre de changements importants de la valeur d'un titre boursier ; en santé communautaire, on peut vouloir élaborer des procédures de surveillance du nombre de nouveaux cas d'une maladie à déclaration obligatoire (p. ex. infection E.-Coli). Au cours des dernières années, je me suis concentré sur le développement de modèles à valeurs entières analogues à certains modèles classiques. Ainsi, un modèle à valeurs entières de type bilinéaire a été mis au point, de même qu'un modèle de GARCH. La recherche faite relativement aux processus bilinéaire et GARCH à valeurs entières est motivée par le fait que la classe actuelle des modèles à valeurs entières non négatives doit être élargie afin de mieux répondre aux besoins exprimés par certains praticiens en ce qui concerne la modélisation de séries de comptages d'occurrences relativement rares d'événements. Dans la classe des modèles non linéaires, le modèle GENAR à valeurs entières avec seuils a été introduit et a permis la modélisation du nombre de nouveaux cas d'hépatites. Il s'agit d'un modèle à seuils auto-basculant permettant d'expliquer le développement de certaines maladies à déclaration obligatoire. Dans tous ces travaux, les aspects théoriques et pratiques sont étudiés : construction des processus; mise en évidence de leur existence ; mise au point de tests nécessaires aux techniques d'identification; estimation efficace des paramètres des modèles ; construction d'intervalles de confiance pour les valeurs prédites.

Université Pierre-Mendès France |Grenoble, France | Alain.Latour @ upmf-grenoble.fr

Geneviève Lefebvre


Geneviève Lefebvre
Geneviève Lefebvre

Mes champs d’expertise et d’intérêt sont la statistique bayésienne et computationnelle ainsi que la biostatistique. Je m’intéresse au problème de la sélection et de l’interprétation de modèles, principalement sous le paradigme bayésien. Une part importante de ma recherche porte sur des techniques visant à améliorer l’estimation de la vraisemblance marginale, quantité fondamentale dans ce contexte. Je m’intéresse aussi à l’application de la statistique en épidémiologie, et plus particulièrement à l’inférence causale, qui consiste à examiner l’existence et l’intensité des relations de causalité entre deux variables d’intérêt en présence de facteurs confondants. L'utilisation des techniques par chaînes de Markov Monte-Carlo (MCMC) fait partie intégrante de mon travail.

Université du Québec à Montréal | Département de Mathématiques | lefebvre.gen @ uqam.ca

Jean Vaillancourt


Jean Vaillancourt
Jean Vaillancourt

Mes projets en cours sont diversifiés mais se rassemblent au sein de deux grands thèmes : la modélisation stochastique et l’indexation d’images. Dans le premier cas, je poursuis mes travaux sur les propriétés fondamentales des systèmes de particules en interaction qui permettent de construire, de simuler et d’analyser de bons modèles pour la description de certains phénomènes complexes dont le comportement macroscopique nécessite l’utilisation d’équations aux dérivées partielles stochastiques non linéaires ou de schèmes discrétisés d’approximation leur étant associés. Dans le second, mon objectif est de continuer à contribuer au développement de systèmes de recherche d’image par le contenu fondés sur des constats mathématiques et statistiques solides, visant entre autre les bases de données hiérarchiques comme celles composées d’images possédant plusieurs niveaux de résolution.

Université du Québec en Outaouais | jean.vaillancourt @ uqo.ca