Passer au contenu

/ Département de mathématiques et de statistique

Je donne

Rechercher

 

Coulombe, Janie

Vcard

Professeure adjointe

Faculté des arts et des sciences - Département de mathématiques et de statistique

André-Aisenstadt Local 4243

514 343-7977

Courriels

Cours donnés

  • STT1700 A - Introduction à la statistique

Expertise

Ma recherche porte sur l'inférence causale à partir de données provenant d'études observationnelles. 

Je m'intéresse particulièrement à la façon de traiter les temps d'observation irréguliers d'un processus longitudinal (issue) sur lequel on souhaite évaluer l'effet marginal causal d'une intervention. 

Pour plus d'information, voir les trois articles suivants de ma thèse de doctorat qui sont en lien avec cette recherche:

Coulombe, J., E. E. Moodie and R. W. Platt (2021). "Weighted regression analysis to correct for informative monitoring times and confounders in longitudinal studies." Biometrics 77(1): 162-174.

Coulombe, J., E. E. Moodie, R. W. Platt and C. Renoux (2022). "Estimation of the Marginal Effect of Antidepressants on Body Mass Index under Confounding and Endogenous Covariate-Driven Monitoring Times." Annals of Applied Statistics 16(3): 1868--1890.

Coulombe, J., E. E. Moodie and R. W. Platt (2021). "Estimating the marginal effect of a continuous exposure on an ordinal outcome using data subject to covariate'-'driven treatment and visit processes." Statistics in Medicine 40(26): 5746-5764.

 

Présentement, je m'intéresse au développement d'estimateurs en inférence causale plus robustes et plus efficaces. La théorie semiparamétrique peut être utilisée pour développer de tels estimateurs (p. ex., des estimateurs robustes multiples à la mauvaise spécification des modèles de nuisance développés à partir de la fonction d'influence efficace).

J'ai aussi eu la chance de toucher au développement de règles de traitement optimales (travail en révision) ainsi qu'à l'imputation multiple pour les données manquantes; d'ailleurs, je m'intéresse à la comparaison entre les méthodes d'imputation et les méthodes basées sur des équations d'estimation pondérées pour tenir compte des temps d'observation irréguliers.

Éventuellement, j'aimerais étudier des outils permettant de trouver des ensembles d'ajustement optimaux pour les modèles de nuisance à partir de diagrammes causaux, ainsi que la combinaison des processus stochastiques en temps continu et de l'inférence causale. 

Pour plus d'info, voir  https://janiecoulombestat.github.io ou ma page Google Scholar au https://scholar.google.com/citations?user=UmVoZQwAAAAJ&hl=fr&oi=ao .

 

Encadrement Tout déplier Tout replier

Évaluation de la modélisation et des prévisions de la vitesse du vent menant à l'estimation de la production d'énergie annuelle d'une turbine éolienne Thèses et mémoires dirigés / 2015-04
Coulombe, Janie
Abstract
Suite à un stage avec la compagnie Hatch, nous possédons des jeux de données composés de séries chronologiques de vitesses de vent mesurées à divers sites dans le monde, sur plusieurs années. Les ingénieurs éoliens de la compagnie Hatch utilisent ces jeux de données conjointement aux banques de données d’Environnement Canada pour évaluer le potentiel éolien afin de savoir s’il vaut la peine d’installer des éoliennes à ces endroits. Depuis quelques années, des compagnies offrent des simulations méso-échelle de vitesses de vent, basées sur divers indices environnementaux de l’endroit à évaluer. Les ingénieurs éoliens veulent savoir s’il vaut la peine de payer pour ces données simulées, donc si celles-ci peuvent être utiles lors de l’estimation de la production d’énergie éolienne et si elles pourraient être utilisées lors de la prévision de la vitesse du vent long terme. De plus, comme l’on possède des données mesurées de vitesses de vent, l’on en profitera pour tester à partir de diverses méthodes statistiques différentes étapes de l’estimation de la production d’énergie. L’on verra les méthodes d’extrapolation de la vitesse du vent à la hauteur d’une turbine éolienne et l’on évaluera ces méthodes à l’aide de l’erreur quadratique moyenne. Aussi, on étudiera la modélisation de la vitesse du vent par la distributionWeibull et la variation de la distribution de la vitesse dans le temps. Finalement, l’on verra à partir de la validation croisée et du bootstrap si l’utilisation de données méso-échelle est préférable à celle de données des stations de référence, en plus de tester un modèle où les deux types de données sont utilisées pour prédire la vitesse du vent. Nous testerons la méthodologie globale présentement utilisée par les ingénieurs éoliens pour l’estimation de la production d’énergie d’un point de vue statistique, puis tenterons de proposer des changements à cette méthodologie, qui pourraient améliorer l’estimation de la production d’énergie annuelle.

Prix et distinctions

  • Prix Pierre Robillard Remis par la Société Statistique du Canada en reconnaissance à la meilleure thèse de doctorat dans un domaine en statistique pour une année donnée au Canada., 2022