Victor de Oliveira and Benjamin Kedem, Lauréats du prix de La revue canadienne de statistique 2018

Victor de Oliveira
Benjamin Kedem
Lauréats du prix de La revue canadienne de statistique
2018
« Bayesian analysis of a density ratio model ». (Volume 45, no. 3, pp. 274-289)

 

Le prix de La revue canadienne de statistique est présenté chaque année par la Société statistique du Canada à l’auteur / 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 « Bayesian analysis of a density ratio model » (Volume 45, no. 3, pp. 274-289) par V. de Oliveira et B. Kedem.
 

Les auteurs proposent une approche bayésienne pour l'analyse d'un modèle semi‐paramétrique de densité qui s'avère utile pour l'intégration de données de multiples sources. L'analyse bayésienne proposée utilise une vraisemblance non paramétrique et une loi a priori gaussienne pour la partie non paramétrique du modèle, ce qui garantit la validité de l’analyse bayésienne. Ils illustrent leur modèle par l'analyse de données sur la vibration de moteurs obtenues de trois endroits différents sur un même moteur. Le comité a noté que l’article contient une application nouvelle de l’algorithme de Metropolis-Hastings ajusté à un modèle complexe; il était innovant et la présentation, de grande qualité.


Victor de Oliveira est professeur au Département de sciences de gestion et statistique à l’Université du Texas à San Antonio (UT--San Antonio). Il est titulaire d’un doctorat en statistique de l’Université du Maryland--College Park et d’une maitrise en ressources hydriques de l’Université Simon Bolivar (Venezuela). Il a enseigné à l’Université Simon Bolivar et à l’Université de l’Arkansas (USA) avant de rejoindre la UT--San Antonio en 2006. Ses recherches portent principalement sur la statistique spatiale, l’accent étant mis sur les méthodes géostatistiques, et il s’intéresse depuis peu à la modélisation semi-paramétrique. Il est le récipiendaire d’un Distinguished Achievement Award de la section statistique et environnement de la American Statistical Association et il est membre élu de l’Institut International de Statistique.
 

Benjamin Kedem est professeur au Département de mathématiques et membre affilié de l’Institute for Systems Research à l’Université du Maryland. Il a obtenu son doctorat en statistique de l’Université Carnegie-Mellon University en 1973. Il a résumé ses travaux de recherches dans les ouvrages Time Series Analysis by Higher Order Crossings, IEEE Press, 1994; Regression Models for Time Series Analysis, Wiley, 2002 (avec Kostantinos Fokianos); et Statistical Data Fusion, World Scientific, 2017 (avec Victor De Oliveira et Michael Sverchkov). Il est le récipiendaire de plusieurs prix, dont le prix W.R.G.-Baker de l’IEEE, un Faculty Award d’IBM et un prix de la NASA dans le cadre de la Tropical Rainfall Measuring Mission. Il est fellow de l’ASA.
 

Benjamin Kedem présentera une vue d’ensemble de leurs travaux lors d’une session spéciale au prochain congrès annuel de la SSC à l’Université McGill.

La dédicace du prix est la suivante: 

L’article intitulé « Bayesian analysis of a density ratio model » par Victor de Oliveira et Benjamin Kedem pour l’innovation et l’excellence de la présentation.
 


Merci à Louis-Paul Rivest, responsable de la production de ce document.