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/ Département de mathématiques et de statistique

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Sujets par mots-clés

Nos professeurs et chercheurs offrent une large expertise dans des domaines de pointe. Leurs recherches portent sur des sujets très variés donnés dans la liste ci-dessous.

Pour la liste complète de nos experts, consultez le répertoire du Département

Axes

Bilodeau, Martin

Professeur titulaire


Mon domaine de recherche porte sur l'analyse statistique multidimensionnelle. Je m'intéresse aux méthodes d'estimation et aux tests d'hypothèses dans des contextes paramétriques, semi-paramétriques ou non-paramétriques. Les tests d'indépendance entre variables quantitatives ou catégorielles m'intéressent, de même que la régression PLS non-paramétrique et les méthodes dites du LASSO appliquées à la génomique.

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Duchesne, Pierre

Duchesne, Pierre

Professeur titulaire

Mes intérêts de recherche sont en statistique appliquée, plus particulièrement en théorie de l'échantillonnage, en analyse des séries chronologiques et en analyse multivariée. Je suis intéressé par les applications de ces champs d'étude dans d'autres domaines comme l'économétrie et la nouvelle discipline qu'est l'économétrie financière.

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Léger, Christian

Léger, Christian

Professeur titulaire

La disponibilité d'ordinateurs de plus en plus puissants a permis aux statisticiens de développer des méthodes qui auraient été impensables il y a quelques années seulement tout simplement parce qu'il aurait été à toute fin utile impossible de les mettre en oeuvre. Par exemple, les méthodes de rééchantillonnage permettent de calculer des estimés de la variance d'un estimateur compliqué, ou un intervalle de confiance pour un paramètre inconnu ou même de déterminer la valeur du paramètre de lissage dans les cas où l'estimateur n'est défini qu'à un paramètre de lissage près qui doit être déterminé à partir des données (par exemple la proportion de troncature d'une moyenne tronquée). Mes recherches consistent à améliorer notre compréhension de la théorie et de la pratique de ces méthodes afin de développer de nouvelles méthodologies statistiques fondées sur des bases solides.
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