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Régression de quantiles dans la pratique

Une formation de l'American Statistical Association Council of Chapters Traveling Course


La SSO sera l'hôte d'une formation d'une demi-journée intitulée « Régression de quantiles dans la pratique », offerte par le Dr. Yonggang Yao, Statisticien en recherche principal au SAS Institute Inc. 
 
LIEU :   La salle Senate (608 Robertson Hall) à l'Université Carleton
 
DATE :   Mercredi, 15 novembre, 8h-12h
 
INSCRIPTION :  L'inscription et le paiement avant l'événement sont obligatoires étant donné le nombre de places limitées dans la salle. 

Prix pour les membres de la SSO :    \$43.00   (\$40 + \$3 frais Eventbrite)
Prix pour les non-membres :    \$53.60   (\$50 + \$3.60 frais Eventbrite)
Prix étudiant :    \$27.11   (\$25 + \$2.11 frais Eventbrite).


Veuillez vous inscrire ici : https://www.eventbrite.ca/e/quantile-regression-in-practice-regression-d...

AU SUJET DE LA FORMATION :

La régression de quantiles constitue une méthode statistique moderne de modélisation des quantiles d'une variable observée, conditionnelle aux covariables explicatives. Ce tutoriel fournit un aperçu de la méthode de régression des quantiles avec à l'appui des exemples provenant de domaines variés, incluant l'analyse de l'effet thérapeutique, l'incertitude de mesure, l'analyse de la valeur exposée au risque, ainsi que l'analyse des valeurs extrêmes. La présentation s'adresse aux analystes de données, aux statisticiennes et aux statisticiens démontrant un intérêt pour des méthodes plus flexibles de l'analyse des données hétérogènes. Les participants seront déjà familiers avec la base de la régression linéaire, les histogrammes ainsi que les fonctions de distribution élémentaires. La présentation sera en anglais.
 
AU SUJET DE L'INSTRUCTEUR : 

Dr. Yonggang Yao est un statisticien en recherche principal pour le développement chez SAS. Il a rejoint SAS en 2008 après avoir obtenu un doctorat en statistique de la Ohio State University. Ses intérêts pour la recherche couvrent l'application de la régression des quantiles, la régression robuste, ainsi que l'apprentissage en statistique. Il a dévelopé deux procédures SAS, PROC QUANTSELECT et PROC HPQUANTSELECT pour la sélection de modèles de régression des quantiles dans des environnements informatiques conventionnels et répartis. Il joue aussi un rôle clé dans le soutien du développement de deux autres procédures SAS, PROC QUANTREG pour la régression des quantiles et PROC ROBUSTREG pour la régression robuste. Il a offert des formations abrégées sur la régression des quantiles au SAS Global Forum, au Joint Statistical Meetings, ainsi qu'à d'autres conférences statistiques.