Médaille d'or de la SSC

La Médaillé d'or de la SSC est décerné à Richard Lockhart

Le récipiendaire de la médaille d’or 2015 de la Société statistique du Canada est le professeur Richard Lockhart. La médaille d’or est octroyée à une personne qui a contribué de façon remarquable à la statistique ou à la théorie des probabilités grâce à des développements mathématiques ou à des applications.

Richard Lockhart est professeur au Département de statistique et d’actuariat de la Simon Fraser University. Richard est né à Montréal en 1954 et a grandi à Winnipeg (Manitoba) et Tsawwassen (Colombie-Britannique). Il a obtenu un baccalauréat en mathématiques de UBC en 1975, une maîtrise de l’Université de Californie à Berkeley en 1976, puis un doctorat en statistique de cette même université en 1979. Sa thèse, intitulée « The Programming Operation on s-fields », a été rédigée sous la direction de David Blackwell. Après une bourse postdoctorale de six mois au Centre de recherches mathématiques de l’Université de Montréal il a rejoint la Simon Fraser University en septembre 1979. Il y travaille depuis cette date, sauf pour des années sabbatiques passées à Waterloo et Oxford, ainsi qu’une année à la University of Toronto.

Richard est un chef de file de la statistique au Canada, que ce soit par l’entremise de sa recherche, de ses nombreuses contributions à la Société statistique du Canada, de son enseignement et de son mentorat des étudiants à la Simon Fraser University, ou encore de son enthousiasme envers toute nouvelle idée ou du plaisir à s’attaquer à de nouveaux problèmes. Il s’intéresse de longue date aux tests d’adéquation et a fait de nombreuses contributions à ce domaine avec Michael Stephens, en commençant par leur article publié dans Biometrika en 1985 jusqu’à son article publié dans Bernoulli en 2012. Ce dernier représente une contribution élégamment rédigée, réfléchie et très originale à un sujet que certains avaient jugé comme étant « réglé ». Richard a montré que les tests d’adéquation conditionnels et inconditionnels peuvent être quasiment identiques à certaines conditions. Il faudra encore certainement quelques années avant de saisir toute l’importance de cette contribution ; les remarques de conclusion dans la section de discussion présentent toute une série d’idées et de façons de poursuivre ces travaux.

Bien qu’il soit surtout connu pour ses travaux sur les tests d’adéquation, Richard est l’un des rares polymathes de notre discipline – il a contribué de manière intéressante et originale à une variété surprenante de domaines. Avec son colocataire de Berkeley, Peter Guttorp, il a travaillé sur les modèles bayésiens applicables aux données directionnelles, sur la théorie des limites uniformes pour les formes quadratiques de grande dimension et sur l’inférence dans les processus de Galton-Watson-Bienaymé. Avec son ancienne étudiante, Grace Chiu, il a rédigé plusieurs articles sur la régression dite « bent-cable ». Il a collaboré avec Peter Borwein sur les polynômes aléatoires ; leurs articles ont été publiés dans les Annals of Mathematics et les Proceedings of the American Mathematical Society. Il a par ailleurs collaboré avec Joan Hu sur des projets relatifs aux données de panel, ainsi qu’avec son ancien étudiant, Gemai Chen, sur le modèle de Box-Cox. Ses collaborateurs vous diront que ses contributions et ses idées ont garanti le succès de ces projets. Ces dernières années, Richard a entamé une collaboration très stimulante avec Rob et Ryan Tibshirani, ainsi que Jonathan Taylor, sur la théorie asymptotique appliquée aux estimateurs de lasso. Il s’agit d’un sujet hautement important qui n’est traité aujourd’hui que par une poignée de personnes qui travaillent sur les données de grande dimension. Le fait que Richard ait pu apporter d’aussi importantes contributions sans avoir une expérience approfondie du domaine est impressionnant, mais – connaissant ses forces – pas étonnant.

La grande force de Richard tient à sa profonde connaissance de l’analyse, de la théorie des probabilités et de la statistique fondamentale, ce qui lui a permis de résoudre des problèmes en théorie asymptotique et de justifier ses procédures de manière rigoureuse. Il est prêt à s’attaquer à tout problème qu’on lui présente, ainsi que le prouvent ses nombreuses publications et collaborations et ses apports aux tests d’adéquation, au traitement du signal, aux processus stochastiques, à l’utilisation de la transformation de Box-Cox, au lissage et au lasso, parmi tant d’autres domaines.

Les contributions de Richard au service professionnel sont tout aussi remarquables et variées, notamment dans le domaine de la recherche. Il a été rédacteur en chef de La revue canadienne de statistique (2001-03) et directeur exécutif de la Société statistique du Canada pour Statistical Surveys (depuis 2007) ; il a également été rédacteur adjoint de Technometrics de 2002 à 2007. Il a présidé la Société statistique du Canada (1996-97) et siégé à de nombreux comités consultatifs scientifiques, comme le Comité consultatif des méthodes statistiques de Statistique Canada (1998-2012) et le comité consultatif de l’ASA auprès de l’Energy Information Agency (1991-96). Il a siégé au comité de sélection des subventions en sciences statistiques du Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (1991-94) et présidé un comité de sélection des subventions d’appareillage en mathématiques et statistique dans sa dernière année. Il a présidé le comité scientifique du congrès annuel de la Société statistique du Canada (2006) et siégé à plusieurs autres comités d’organisation. De 2008 à 2014, il a dirigé le Département de statistique et d’actuariat de la Simon Fraser University.

Les contributions de Richard ont déjà été reconnues dans le passé. Il a été élu « fellow » de l’American Statistical Association en 2013 et « fellow » de l’Institut de statistique mathématique en 2014. Il s’est vu décerner le prix pour services insignes de la SSC en 2002.

L’auteur d’une lettre d’appui à la candidature de Richard Lockhart a écrit : « Richard est le chercheur le plus désintéressé que je connaisse – il saisit toutes les occasions de proposer son aide, peu importe que la question vienne de ses étudiants, de ses collègues, d’un article en révision, d’un client de conseil ou d’un courriel de l’étranger, et il ne s’attribue souvent aucun mérite. »

La dédicace pour le prix se lit comme suit :

« À Richard Lockhart, pour ses remarquables contributions à l’inférence et à la méthodologie statistiques ; pour avoir développé la théorie asymptotique et justifié de façon rigoureuse diverses méthodes de statistique appliquée en faisant appel à sa connaissance approfondie de l’analyse, de la théorie des probabilités et de la statistique fondamentale ; pour l’étendue de ses travaux, notamment sur les tests d’ajustement, le traitement de signaux, les processus stochastiques, l’utilisation de la transformation de Box-Cox, le lissage et le lasso. »

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Prix pour services insignes

Le Prix pour services insignes de la SSC est décerné à Shirley Mills 

La professeure Shirley Mills est la récipiendaire du prix pour services insignes 2015 de la Société statistique du Canada (SSC). Ce prix honore un individu qui a joué un rôle substantiel pour promouvoir la croissance et le succès de la communauté des sciences statistiques canadiennes, par son leadership au sein de la SSC.

Shirley a obtenu un double baccalauréat avec spécialisation en mathématiques et statistique, options actuariat et informatique, de l’Université du Manitoba en 1969. Elle a ensuite obtenu une maîtrise en statistique (1970) et un certificat en éducation (1971) de cette même université. Après un bref séjour comme actuaire à Great-West Life, elle a enseigné à l’Université de Winnipeg de 1971 à 1980 et à la University of Alberta en 1978-79 et de 1981 à 1983. Elle a reçu son doctorat en statistique et probabilité appliquée de la University of Alberta en 1983 et a rejoint l’Université Carleton en septembre 1983. En 1987, elle a fondé le Centre de consultation statistique de Carleton, le dirigeant pendant sept ans tout en continuant ses travaux de professeure. Sa carrière a couvert tous les domaines de la statistique, de la statistique mathématique à la science des données en passant par tous les domaines de la statistique appliquée.

Shirley est aujourd’hui professeure depuis près de 44 ans et a influencé la vie de nombreux étudiants, encourageant plusieurs d’entre eux à poursuivre une carrière en statistique. Elle s’est vue décerner des prix d’enseignement par l’Université du Manitoba, l’Université de Winnipeg et l’Université Carleton. Sa passion pour l’enseignement et son expertise dans le domaine se manifestent à travers plus de 80 étudiants de cycle supérieur qu’elle a supervisés, dont un grand nombre occupent aujourd’hui des postes internationaux avec un important rôle statistique. Le cours d’études supérieures sur le forage de données qu’elle a créé il y a vingt ans laissait déjà présager du besoin pour les statisticiens de travailler avec de gros volumes de données et de mettre au point des méthodologies appropriées. Ce cours s’est avéré très populaire auprès des étudiants. Ses notes de cours sont largement utilisées et elle corédige actuellement un livre à ce sujet. Elle a par ailleurs corédigé plusieurs ouvrages sur des questions de santé publique de la plus haute importance. Son dossier de publication inclut de nombreux articles qui reflètent son intérêt pour l’application de la statistique à des problèmes de société d’actualité comme l’alcoolisme, la consommation de cannabis, le stress professionnel et familial, la pollution atmosphérique ou encore le forage de données dans le respect de la vie privée.

Shirley a joué de nombreux rôles au sein de la SSC. Dès le début des années 1970, elle a aidé à fonder la Statistical Association of Manitoba, association régionale de la SSC dont elle a été la première trésorière. À Ottawa elle a siégé au comité exécutif d’une autre association régionale de la SSC, la Société statistique d’Ottawa, en tant que secrétaire et présidente. Elle a servi comme secrétaire exécutive de la SSC de 1990 à 94 et secrétaire du groupe GSIG de la SSC. Depuis 2011, elle est la directrice exécutive de la SSC et a joué un rôle déterminant dans plusieurs développements décisifs pour la Société. Elle a été directrice exécutive sous plusieurs présidents qui lui ont tous demandé de rester en fonction. Elle a également représenté la SSC et dirigé le comité COPSS du Prix Elizabeth-Scott. Elle a aussi représenté la SSC au Consortium canadien pour la recherche et siégé à de nombreux comités de la SSC.

Les services exemplaires de Shirley s’étendent bien au-delà de la SSC. Elle s’est distinguée par ses bons services dans la communauté statistique et universitaire au sens large. À Carleton, elle a été présidente du Comité sur la rémunération, membre de l’équipe de négociation et présidente de l’Association du personnel académique de l’Université Carleton, représentante élue de la Faculté des sciences au sénat de Carleton et représentante élue du sénat au Conseil des gouverneurs de Carleton, où elle a siégé aux comités exécutif, de vérification, de nomination et des relations universitaires. Elle représente actuellement le personnel universitaire au Comité du fonds de pension de l’université et siège à plusieurs autres comités essentiels. Pendant le contrat social de l’Ontario, elle a coprésidé l’équipe de négociation de l’Union des Associations des Professeurs des Universités de l’Ontario. De 1996 à 2002 elle a été la trésorière exécutive de l’Association canadienne des professeures et professeurs d’université. Elle a également présidé la section canadienne du Caucus for Women in Statistics. Elle a dirigé le programme coopératif de l’École de mathématiques et de statistique de Carleton pendant plusieurs années et a contribué de manière déterminante à mettre en relations étudiants et employeurs. Elle a mené de vastes consultations pour le compte du gouvernement et de l’industrie et joué divers rôles au sein du Centre de la sécurité des télécommunications Canada (CSTC) et de ministères sœurs. Tout au long de sa carrière, elle a promu la statistique comme profession, œuvré à l’accréditation des statisticiens et servi de modèle pour les femmes en statistique.

Récemment la SSC a établi un bureau à Ottawa et recruté sa première employée ; Shirley a largement contribué à faciliter cette transition. La création du bureau de la SSC représente un jalon important à un moment où la taille et la complexité des activités de la SSC dépassent la capacité de nos bénévoles. Ce bureau permettra à notre Société de mieux servir ses membres et de mieux promouvoir la discipline et la profession statistiques au Canada.

Un autre développement essentiel pour la SSC s’est produit pendant le mandat de directrice exécutive de Shirley. En raison de la modification de la législation fédérale sur les organismes canadiens à but non lucratif, la SSC devait adopter de nouveaux statuts de prorogation (de « nouvelles » lettres patentes) en vertu desquels la SSC est incorporée et complètement récrire les statuts qui gouvernent l’organisation. Il s’est avéré parfois bien ardu et stressant pour tous de garantir le respect de cette législation et des règles gouvernant les organismes caritatifs, mais Shirley a mené le dossier avec une sérénité admirable jusqu’à son heureux dénouement pour la Société. Sa gestion du processus a largement dépassé ce qu’on pouvait attendre d’une bénévole et prouve son dévouement aux affaires de la SSC.

La dédicace pour le prix se lit comme suit :

« À Shirley Mills, pour ses importantes contributions à la SSC et à la communauté statistique canadienne à titre de directrice générale et secrétaire exécutive de la SSC, de déléguée de la SSC et présidente du Comité du Prix Elizabeth-Scott de COPSS, de secrétaire de BISS et de présidente de la Société statistique d’Ottawa ; pour sa participation à de nombreux comités de la SSC pendant quatre décennies ; pour les réalisations qui ont marqué son mandat de directrice générale, ainsi que pour l’ensemble de sa carrière vouée au service des statisticiens et au développement de la statistique au Canada. »

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Prix Pierre-Robillard

Le Prix Pierre-Robillard en statistique est décerné à Ying Yan

Ying Yan est le récipiendaire du Prix Pierre-Robillard 2014 de la Société statistique du Canada. Ce prix récompense la meilleure thèse en probabilités ou en statistique soutenue dans une université canadienne au cours de l’année. La thèse de Ying s’intitule « Statistical Methods on Survival Data with Measurement Error ». Elle a été rédigée à la University of Waterloo sous la direction de Grace Yi.

La thèse de Ying porte sur l’analyse de durées de vie avec erreur de mesure. Il y élabore une vaste classe de méthodes visant à corriger l’erreur associée aux covariables dans les modèles de risques additifs ; les solutions qu’il propose sont à la fois judicieuses et pratiques au plan numérique. La stratégie générale qu’il adopte permet d’unifier diverses méthodes existantes et d’en approfondir la compréhension. Il aborde aussi la question de l’erreur de spécification de la loi des erreurs et identifie des conditions intrinsèques garantissant la validité des procédures de test mises au point. Enfin, Ying étend sa recherche au cas des données de survie en haute dimension, fournissant ainsi des méthodes permettant de procéder simultanément à la sélection de variables et à l’estimation de paramètres.

Ying Yan est né à Qingyuan, en Chine. Il a complété ses études de 1er cycle en mathématiques à l’Université des sciences et technologies de Chine en 2008. Il a ensuite rejoint la University of Waterloo, où il a complété une maîtrise de mathématiques en statistique en 2010 et un doctorat en 2014. Depuis septembre 2014, il est boursier postdoctoral au Département de biostatistique de l’Université de Caroline du Nord à Chapel Hill. En juillet 2015, il deviendra professeur adjoint au Département de mathématiques et de statistique de la University of Calgary. Il s’intéresse actuellement à l’analyse de survie et d’événements, aux essais cliniques (échantillonnage biaisé, études de cohortes et cas-témoins, etc.), à l’erreur de mesure et aux données manquantes, à la régression quantile et à l’analyse de données en haute dimension.

Le choix du gagnant du Prix Pierre-Robillard s’appuie entre autres sur l’originalité des idées et techniques, les applications possibles et leur traitement, ainsi que l’impact potentiel des travaux. Le prix honore la mémoire du professeur Pierre Robillard, un remarquable jeune statisticien à l’Université de Montréal dont la mort prématurée en 1975 a coupé court à ce qui promettait d’être une carrière exceptionnelle.

Ying Yan présentera ses résultats de thèse lors d’une séance spéciale dans le cadre du 43e congrès annuel de la Société statistique du Canada à Halifax (Nouvelle-Écosse) du 14 au 17 juin 2015.

La dédicace du prix est la suivante :

« À Ying Yan, pour sa thèse intitulée « Statistical Methods on Survival Data with Measurement Error ». »

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Prix CRM-SSC en statistique

Le Prix CRM-SSC en statistique est décerné à Matías Salibián-Barrera

Le Prix CRM-SSC en statistique est décerné chaque année par le Centre de recherches mathématiques (CRM) et la Société statistique du Canada (SSC) à un chercheur en statistique qui s’est démarqué par ses réalisations professionnelles au cours des quinze premières années suivant l’obtention de son doctorat. Cette année, le récipiendaire est Matías Salibián-Barrera de la University of British Columbia (UBC).

Matías Salibián-Barrera est l’un des jeunes statisticiens les plus brillants et accomplis au pays. Il est né au Chili et a grandi à Buenos Aires, en Argentine. Il a fait ses études de 1er cycle en mathématiques à l’Université de Buenos Aires, où Victor Yohai – lui-même un acteur incontournable du domaine – l’a initié à la statistique, notamment à la robustesse.

Matías a complété son doctorat en 2000 à UBC sous la direction de Ruben Zamar. Sa thèse, intitulée Contributions to the Theory of Robust Inference, est un savant mélange de théorie mathématique et de calcul statistique qui est caractéristique de tous ses travaux.

Après son doctorat, Matías a été professeur adjoint à l’Université Carleton pendant trois ans. En 2004, il est retourné à UBC, où il est actuellement professeur agrégé. Il a aussi été professeur invité à l’Université libre de Bruxelles et à l’Université de Buenos Aires, où il a créé et donné des cours intensifs de cycle supérieur.

Fait remarquable, les travaux de Matías ne font pas seulement l’objet d’articles rigoureux ; ils sont aussi intégrés à des logiciels statistiques libres. Matías est abondamment connu et salué dans la communauté statistique pour sa mise en œuvre non triviale de méthodes robustes « de pointe » sous R. Parmi ses contributions méthodologiques, on notera le bootstrap rapide et robuste, la théorie asymptotique uniforme des estimateurs de localisation et de régression robustes, l’inférence globalement robuste, le lissage robuste et l’analyse robuste de données fonctionnelles. Par ailleurs, ses travaux computationnels incluent des estimateurs-S et des estimateurs-tau de régression rapides, une contribution essentielle à la construction de la bibliothèque « robuste » S-plus et du progiciel R « robustbase », la classification linéaire et les k-moyennes robustes et creuses.

Le bootstrap rapide et robuste introduit dans la thèse de Matías, puis développé dans plusieurs articles corédigés avec Stefan Van Aelst et Gert Willems, représente une percée dans l’inférence robuste, car il permet de bootstrapper des méthodes robustes. Le bootstrap classique ne peut pas s’appliquer directement aux méthodes robustes car il ne mène pas à des inférences robustes et il est trop lent. Il a été adapté à de nombreux autres scénarios, notamment aux études longitudinales et à la classification déséquilibrée (par Alan Welsh (ANU) et ses collaborateurs).

La plupart des résultats de normalité asymptotique pour les procédures robustes qu’on trouve dans la littérature statistique présupposent que le modèle paramétrique central est valide, ce qui est irréaliste. Cette approche n’est pas satisfaisante car les méthodes robustes sont conçues pour être utilisées avec des données contaminées. Matías s’est intéressé à ce problème et a obtenu de très bons résultats sur la cohérence uniforme et la normalité asymptotique dans le voisinage du modèle paramétrique central. L’introduction par Matías et Victor Yohai de l’estimateur-S de régression rapide et la mise au point ultérieure de l’estimateur de régression de tau rapide constituent d’importantes percées pour le calcul efficace de ces estimations de régression. Des idées similaires ont également été utilisées pour calculer des estimateurs de localisation multivariés.

Plus récemment, Matías s’est tourné vers l’analyse en composantes principales fonctionnelle. La réduction de dimension associée à la sélection de variables de régression ou à l’approximation de matrices de covariance constitue un élément de réponse essentiel aux problèmes associés à l’analyse des données en haute dimension. Dans un article récemment publié dans JASA, Matías étudie des façons de trouver des approximations de dimension moins élevée qui sont bien ajustées aux données fonctionnelles et qui présentent une erreur de prévision minimale.

Les contributions de Matías à la profession ne se limitent pas à la recherche. Il a participé à l’organisation du congrès 2009 de la SSC, à Vancouver, et a été membre du Conseil d’administration de la Société. C’est un collègue dévoué dont les membres du Département de statistique de UBC vantent non seulement les travaux de recherche mais aussi les généreuses contributions au département et à la discipline. De plus, Matías est un membre apprécié du comité de rédaction de La revue canadienne de statistique et de Computational Statistics and Data Analysis.

Matías et son épouse Veronica ont trois enfants qui les gardent bien occupés. Matías aime la randonnée et s’initie actuellement à la photographie. Les soirs d’automne ou d’hiver, vous le trouverez généralement sur le terrain de soccer à entraîner l’un de ses fils ou à jouer pour l’une de ses deux équipes. Il apprécie divers styles de musique et ne rate jamais un concert de son groupe canadien favori : Rush.

Matías Salibián-Barrera présentera un aperçu de ses travaux lors d’une séance spéciale dans le cadre du 43e congrès annuel de la Société statistique du Canada à Halifax (Nouvelle-Écosse) du 14 au 17 juin 2015.

La dédicace du prix est la suivante :

« À Matías Salibián-Barrera pour ses contributions fondamentales au domaine de la statistique robuste, pour l’introduction de méthodes influentes telles le bootstrap rapide et robuste et l’estimateur-S rapide pour la régression robuste, ainsi que pour ses innovations révolutionnaires relatives aux algorithmes de calcul efficaces pour les procédures robustes. »

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Prix de La revue canadienne de statistique

Le Prix de La revue canadienne de statistique est décerné à Douglas E. Schaubel, Hui Zhang, John D. Kalbfleisch et Xu Shu 

Doug Schaubel

Hui Zhang

John D. Kalbfleisch

Xu Shu

Le Prix de La revue canadienne de statistique est présenté chaque année par la Société statistique du Canada à l’auteur ou aux auteurs d’un article publié dans la Revue, en reconnaissance de la qualité exceptionnelle de l’innovation méthodologique et de la présentation de l’article. L’article primé cette année s’intitule « Semiparametric methods for survival analysis of case-control data subject to dependent censoring » (Volume 42, no 3, pp. 365-383) par Douglas E. Schaubel, Hui Zhang, John D. Kalbfleisch et Xu Shu.

Dans l’échantillonnage cas-témoins, les sujets sont choisis pour l’étude en fonction du phénomène étudié. Il est établi depuis longtemps que le modèle de régression à risques proportionnels peut s’appliquer à des données cas-témoins. Cependant, toutes les techniques d’estimation existantes supposent que les temps de défaillance sont censurés de façon indépendante, hypothèse souvent bafouée dans le cadre d’études observationnelles. Cet article propose et analyse des méthodes pour la régression de Cox de données de survie sujettes à la censure dépendante obtenues par un échantillonnage cas-témoins. Les méthodes se fondent sur des équations d’estimation pondérées dont des poids inverses séparés permettent de tenir compte de l’échantillonnage cas-témoins et de corriger le biais lié à la censure dépendante. Les auteurs montrent que les estimateurs proposés sont convergents et asymptotiquement normaux. Ils obtiennent également des estimateurs convergents pour les matrices de covariance asymptotique. Ils illustrent les méthodes au moyen d’une analyse de données sur le taux de mortalité pré-transplantation chez les patients atteints d’une maladie hépatique en phase terminale provenant d’un registre national d’organes défaillants.

Doug Schaubel est professeur de biostatistique à l’Université du Michigan. Il est titulaire d’un doctorat en biostatistique de l’Université de la Caroline du Nord à Chapel Hill. Ses travaux de recherche méthodologique portent notamment sur l’analyse de survie et les événements récurrents. Ses collaborations en recherche sont largement motivées par les problèmes en matière de défaillance et de transplantation d’organes, les situations de structures de données complexes et les modèles de censure qui ne se prêtent pas aux techniques standard. Doug collabore avec des membres du Kidney Epidemiology and Cost Center (KECC) de l’Université du Michigan et du Arbor Research Collaborative for Health. Doug a déjà remporté le prix de la RCS en 2008 avec son coauteur Qing Pan.

Hui Zhang a obtenu son doctorat en 2011 du Département de biostatistique de l’Université du Michigan. Précédemment, elle avait obtenu une maîtrise en statistique de l’Université d’état du Colorado et un baccalauréat en économie de l’Université des sciences et de la technologie de Chine. Dans sa thèse, elle a mis au point des méthodes pour les données cas-témoins et de cohorte de cas groupés. En tant qu’assistante de recherche, elle a notamment analysé des données des registres canadiens et américains sur les maladies rénales en phase terminale. Depuis son doctorat, Hui a travaillé à la FDA ; elle est actuellement réviseure statistique dans le domaine des médicaments oncologiques.

John D. Kalbfleisch est professeur émérite de biostatistique et de statistique à l’Université du Michigan et professeur émérite distingué à l’Université de Waterloo. Jack a obtenu son doctorat en statistique de l’Université de Waterloo en 1969. Avant son embauche à l’Université du Michigan en 2002, il a travaillé à l’Université d’état de New-York à Buffalo (1970-73) et à l’Université de Waterloo (1973-2002), où il a été Directeur du Département de statistique et d’actuariat (1984-1990) et Doyen de la Faculté de mathématiques (1990-1998). Il s’intéresse entre autres à l’analyse du cycle de vie et de survie, aux méthodes d’inférence fondées sur la vraisemblance, aux modèles de mélange et à effets mixtes et à leurs applications médicales, notamment en ce qui touche les maladies rénales et la transplantation d’organes.

Xu Shu est candidate au doctorat au Département de biostatistique de l’Université du Michigan, où elle a obtenu un MSc (Biostatistique) en 2012. Elle a complété ses études de premier cycle à l’Université normale de Beijing, où elle s’est spécialisée en statistique. Sa thèse développe de nouvelles méthodes semi-paramétriques permettant de comparer les temps d’écart (temps entre événements successifs). Dans le cadre de ses travaux d’assistante de recherche, Xu a analysé des données de transplantation de rein, foie et multi-organes obtenues d’un registre national d’organes défaillants. Les méthodes mises au point dans sa thèse sont motivées par cette base de données. Elle a également travaillé comme assistante de recherche au Center for Statistical Genetics. Xu devrait compléter sa thèse à l’été 2015.

L’article primé sera présenté par le professeur Schaubel lors d’une séance spéciale dans le cadre du 43e congrès annuel de la Société statistique du Canada à Halifax (Nouvelle-Écosse) du 14 au 17 juin 2015.

La dédicace du prix est la suivante :

« À Douglas E. Schaubel, Hui Zhang, John D. Kalbfleisch et Xu Shu pour l’excellence, l’innovation et la présentation de l’article intitulé « Semiparametric methods for survival analysis of case-control data subject to dependent censoring ». »

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Prix pour impact de la SSC

Le Prix pour impact de la SSC est décerné à Shelley Bull

La récipiendaire 2015 du prix pour l’impact de travaux de collaboration et de recherche appliquée de la Société statistique du Canada est Shelley Bull, enquêteuse principale à l’Institut de recherche Lunenfeld-Tanenbaum de l’hôpital Mount Sinai et professeure à la Division de biostatistique de l’école de santé publique Dalla Lana à la University of Toronto. Ce prix salue les contributions exceptionnelles de membres de la SSC à des travaux de recherche de nature appliquée réalisés en collaboration, dont l’importance découle principalement de leur impact relativement récent sur un organisme ou dans un domaine du savoir autre que la statistique.

Née à Hamilton (Ontario), Shelley a grandi à Burlington et Etobicoke dans le sud de l’Ontario. Elle a obtenu un baccalauréat en mathématiques (1976) et une maîtrise en mathématiques (1977) à la University of Waterloo, où les professeurs du Département de statistique et d’actuariat ont su stimuler son intérêt pour la biostatistique et la recherche appliquée. Après des travaux doctoraux et postdoctoraux au Département d’épidémiologie et de biostatistique de la University of Western Ontario (1978-86), complétés sous la supervision et le mentorat d’Allan Donner, Shelley a rejoint le groupe d’épidémiologie clinique du tout nouveau centre de recherche de l’hôpital Mount Sinai, à Toronto, et elle a été nommée professeure adjointe au Département de médecine préventive et biostatistique de la University of Toronto. Elle y a vite mis au point un programme de recherche indépendant axé sur la modélisation de données catégoriques en épidémiologie, poursuivi ses travaux sur les enquêtes de population portant sur les attitudes envers les mesures anti-tabagisme et initié de nouvelles collaborations sur la génétique moléculaire du cancer du sein. Au milieu des années 1990, avec l’arrivée de nouvelles technologies moléculaires et d’initiatives internationales comme le Projet du génome humain, Shelley a commencé à travailler de manière plus intensive à des problèmes de génétique statistique et d’épidémiologie moléculaire et génétique, menant le développement d’un groupe de recherche multi-institutionnel à Toronto qui est devenu par la suite une équipe de recherche nationale dans le cadre du réseau de centres d’excellence en mathématiques (MITACS) et à la création d’un programme de formation interdisciplinaire à la University of Toronto en épidémiologie génétique et génétique statistique (CIHR STAGE, avec F. Gagnon).

L’excellence de ses travaux scientifiques en épidémiologie et biostatistique a été saluée par de nombreux prix de recherche : des prix doctoraux et postdoctoraux du Programme national de recherche et développement en matière de santé (PNRDS 1979-83) et du ministère de la santé de l’Ontario (1983-85) respectivement, une bourse de chercheur en santé nationale (1989-99) et une bourse de chercheur chevronné des Instituts de recherche en santé du Canada (IRSC) (2002-07). Elle est également la récipiendaire du prix d’excellence en recherche en santé publique Anthony-Miller décerné par le Département des études supérieures en sciences de santé publique de la University of Toronto (2001), du prix du meilleur article en épidémiologie génétique de la International Genetic Epidemiology Society (2002, avec Darlington, Greenwood, Shin), et du prix du leadership de la International Genetic Epidemiology Society (2012).

Shelley a rédigé ou corédigé plus de 180 articles de recherche évalués par les pairs et chapitres de livres sur les méthodes statistiques et leurs applications en santé publique et des populations ; en périnatalogie, néphrologie et rhumatologie ; et en génétique moléculaire du cancer, épidémiologie moléculaire et génétique, génétique humaine et génétique statistique. Ces travaux reflètent la relation synergique qui existe entre ses programmes de recherche en biostatistique fondamentale et en recherche appliquée, caractérisée par l’application concurrente de méthodes statistiques novatrices sur des questions scientifiques de fond, l’identification de lacunes dans la méthodologie statistique et du besoin de nouvelles méthodes. Elle est motivée par ses collaborations avec des collègues d’autres disciplines et leur compréhension des approches scientifiques existantes. Au fil des années, Shelley a su intégrer la formation d’étudiants diplômés et de stagiaires postdoctoraux aux méthodes de recherche statistique et à la recherche en collaboration pluridisciplinaire au cœur de son programme de recherche. Elle dit de ses collaborations avec ses étudiants et collègues, qu’ils soient statisticiens ou non, qu’elles sont une merveilleuse source de stimulation intellectuelle qui contribue largement à sa compréhension de la science statistique, biomédicale et épidémiologique.

Son intérêt pour les méthodes d’analyse des données catégoriques, né de ses travaux doctoraux et postdoctoraux sur l’efficacité des grands échantillons de la régression logistique multinomiale, s’est vite exprimé dans une application des GEE aux données catégoriques multiples dans les grandes études d’observation et dans les extensions des méthodes de liaison génétique dans les paires de frères et sœurs affectés pour tenir compte de l’hétérogénéité en utilisant des covariables. Avec plusieurs étudiants de cycle supérieur et des stagiaires postdoctoraux, Shelley a aussi mis au point de nouvelles approches pour l’inférence pratique sous une vraisemblance multinomiale pénalisée qui s’avèrent particulièrement utiles pour les données éparses. Leurs résultats s’appliquent bien à l’analyse de l’association génétique des variantes de faible fréquence et rares, analyse désormais possible grâce aux technologies de séquençage de nouvelle génération, et à l’étude de caractères multiples avec des déterminants génétiques partagés.

Dans une collaboration de longue date avec le généticien moléculaire Andrulis de l’Institut de recherche Lunenfeld-Tanenbaum, Shelley s’est intéressée à la conception et à l’analyse d’études visant à explorer le rôle des modifications génétiques moléculaires dans la biologie des tumeurs et le risque de métastase. Ses enquêtes initiales sur certaines modifications d’ADN dans les tumeurs de cancer du sein ont révélé des interactions moléculaires et des associations dépendantes du temps avec la survie initiale sans métastase dans une grande cohorte prospective de patients. Des défis ultérieurs en analyse de marqueurs génomiques non sélectionnés, mesurés à l’aide de microréseaux qui quantifient l’expression génique de l’ARN ou les modifications de l’ADN, ont mené des chercheurs postdoctoraux en statistique de son groupe à mettre au point des méthodes permettant une analyse et une intégration effectives des mesures de grande dimension de tumeurs. L’établissement de micromatrices tissulaires permettant de mesurer l’expression protéique des tumeurs dans la cohorte a donné lieu à l’application d’autres méthodes statistiques avancées. En particulier, l’application de mélanges de modèles de guérison capables de modéliser les associations moléculaires précoces et à long terme avec le risque de métastase a conduit à de nouvelles idées et aidé à expliquer les résultats contre-intuitifs obtenus par les méthodes standard. Shelley compte continuer à chercher à intégrer de multiples caractéristiques moléculaires afin de mieux comprendre les mécanismes biologiques.

L’un des points majeurs du programme de recherches de Shelley est la mise au point de méthodes statistiques permettant de détecter, de localiser et de caractériser les gènes de susceptibilité associés à des caractères et maladies complexes par l’analyse génétique de données de génotypage et de séquençage prélevées auprès d’ascendances étendues, de petites familles et d’individus non apparentés. Les étudiants diplômés et postdoctoraux qui travaillent avec Shelley et ses collègues ont mis au point et évalué des types complémentaires d’analyse génétique statistique, dont des modèles qui lient la similarité génétique entre membres d’une famille à des fonctions de caractéristiques de valeur et autres caractéristiques mesurables, ainsi que des méthodes permettant d’intégrer les données provenant de trios parents-enfant et individus non apparentés et des modèles pour l’analyse régionale/génique et les caractéristiques corrélées multiples chez les individus non apparentés. Ces méthodes ont été appliquées à des études génétiques sur la maladie intestinale inflammatoire, les calculs rénaux, l’arthrite, l’hypertension, le diabète, la tension artérielle et les lipides du sang. Motivés par l’adoption généralisée des technologies de génotypage de haute densité et la question de la fiabilité de la détection et de l’estimation des effets génétiques dans une situation de tests multiples de grande dimension, Shelley et ses collaborateurs ont mis au point une méthode de rééchantillonnage par bootstrap non paramétrique générale pour compenser le biais haussier de l’estimation des effets génétiques qui résulte de l’application de critères stricts pour la signification statistique, afin de contrôler les faux résultats positifs. Les estimations à biais réduit sont utiles pour l’interprétation et les considérations de puissance dans la conception de reprises d’études. Les estimateurs fondés sur le rééchantillonnage sont intéressants parce qu’ils n’exigent que la spécification de procédures d’estimation de paramètres et de vérification d’hypothèses bien définies et parce qu’ils sont utiles pour les caractères quantitatifs, binaires et de temps avant événement. Elle explore actuellement diverses approches de conception et d’analyse d’échantillons multi-phase, multi-stade et dépendant des caractères afin d’en améliorer la rentabilité en limitant l’utilisation de technologies moléculaires coûteuses aux individus les plus informatifs.

Par ailleurs, Shelley a collaboré à des projets visant à découvrir les déterminants génétiques des complications du diabète de type 1, en partant d’une infrastructure conçue pour suivre les participants d’une étude randomisée décisive sur les différents moyens pour administrer l’insuline. Dirigé par le généticien AD Paterson de l’Institut de recherche du Hospital for Sick Children, le groupe a effectué des études d’association pangénomique touchant plusieurs caractères complexes, dont le temps avant complications rénales et oculaires, le taux de glycémie, les facteurs de risque cardiovasculaire, la fonction rénale et autres caractères associés. Ces études, qui exploitent des ensembles à haute densité de variantes de susceptibilité génétique et de mesures longitudinales des caractères pendant un suivi prolongé, ont motivé la mise au point par les étudiants diplômés et postdoctoraux de nouvelles méthodes statistiques et servi de banc d’essai pour l’évaluation et l’application de l’estimation à biais réduit des statistiques de test génétiques et des modèles d’association commune pour les caractères longitudinaux et les résultats de temps avant événement.

Shelley a également contribué à la recherche collaborative et appliquée de manière très large via ses travaux de rédactrice adjointe du American Journal of Epidemiology (1991-98), de La revue canadienne de statistique (2007-13) et de Statistics in Medicine (2010 à aujourd’hui), ainsi qu’en participant aux comités d’examen de subventions des bourses de formation doctorale du PNRDS, des subventions de fonctionnement en santé des populations des IRSC, des subventions de fonctionnement de l’Institut national du cancer du Canada en cancers moléculaires, environnementaux et liés au mode de vie, des subventions de fonctionnement en génétique des IRSC, ainsi qu’à titre d’évaluatrice de demandes de subventions pour le CRSNG et d’autres agences nationales et internationales. Elle a siégé au Conseil d’administration de la International Genetic Epidemiology Society, siégé et coprésidé un comité des priorités et planification communes en épidémiologie génétique pour les Instituts de génétique et de la santé publique et des populations des IRSC ; elle siège actuellement au comité consultatif de l’atelier d’analyse génétique financé par les NIH américains.

Membre de la SSC depuis ses études supérieures, Shelley a siégé au Conseil d’administration à titre de représentante régionale (1989-91) et a été la secrétaire du groupe de biostatistique (1992-95) ; elle a été présidente du comité scientifique du congrès annuel de la SSC à Acadia (2011), et membres de plusieurs comités de la SSC.

Shelley vit au centre-ville de Toronto avec son mari Wayne qu’elle connait depuis qu’ils étaient tous deux étudiants au collège Conrad Grebel de la University of Waterloo. Les fins de semaine, ils s’occupent d’une ferme vieille de 130 ans dans le comté rural de Wellington, y plantent des arbres, désherbent les jardins, cueillent des légumes et, à l’occasion, bouquinent à l’ombre.

La dédicace pour le prix se lit comme suit :

« À Shelley Bull, pour ses remarquables travaux de recherche en médecine, en santé publique, en génétique et en épidémiologie ; pour le développement de méthodes statistiques dans ces domaines ; pour son leadership, ainsi que pour l’encadrement et le mentorat qu’elle a prodigués aux chercheurs canadiens en génétique statistique et en épidémiologie génétique. »