Le 10 septembre, INCASS Québec accueillera la Journée postdoctorale 2024 à l’Université Concordia. C’est l’occasion pour toute la communauté des sciences statistiques de faire connaissance avec des stagiaires postdoctoraux québécois qui effectuent des recherches centrées sur la statistique. L’événement comprendra des présentations de recherche par des postdoctorants de partout dans la province et se terminera par une réception. Nous espérons que vous pourrez nous rejoindre. Consultez un article de blog sur la Journée postdoctorale de l’année dernière (comprend les résumés de présentation et l’enregistrement YouTube).
Date: mardi 10 septembre 2024 Localisation: Université Concordia, 1400 De Maisonneuve O, Montreal, LB 921.04 (båtiment J.W. McConnell) INSCRIVEZ-VOUS SUR EVENTBRITE
L’événement aura lieu dans la salle de conférence du Département de mathématiques et de statistique de l’Université Concordia (LB 921.04).
9 h 45 | Mot de bienvenue
10 h 00 | Présentation 1 Rishikesh Yadav (HEC Montréal et Université McGill) | Sparse Spatiotemporal Dynamic Generalized Linear Models for Inference and Prediction of Bike Counts
10 h 45 | Présentation 2 | Lara Malayeff (Université McGill) | An Adaptive Enrichment Design Using Bayesian Model Averaging for Selection and Threshold-identification of Tailoring Variables
11 h 30 | Présentation 3 | Sébastien Jessup (Université Concordia) | Flexible Extreme Thresholds Through Generalised Bayesian Model Averaging
12 h 15 | Pause dîner
13 h 15 | Présentation 4 | Arthur Chatton (Université de Montréal) | What If We Had Built a Prediction Model with a Survival Super Learner Instead of a Cox Model 10 Years Ago?
14 h 00 | Présentation 5 | Chi-Kuang Yeh (Université de Waterloo et Université McGill) | Positive and Unlabeled Data: Model, Estimation, Inference, and Classification
14 h 45 | Présentation 6 | Dante Mata (Université du Québec à Montréal) | Titre à venir
15 h 30 | Présentation 7 | Marie Michaelides (Université Concordia) | Bayesian Time Varying Conditional Copula Models for Spatio-Temporal Dependence in Crop Yield Data
16 h 15 | Réception