Le Prix Pierre-Robillard 2019

Peijun Sang

Ce prix décore la meilleure thèse doctorale en probabilité ou statistique soutenue dans une université canadienne au cours de l’année.
 

Peijun Sang est le récipiendaire du Prix Pierre-Robillard de la Société statistique du Canada. La thèse de Peijun s’intitule « New Methods and Models in Functional Data Analysis ». Elle a été rédigée à l'Université Simon Fraser sous la supervision de Jiguo Cao.
 

Peijun a rejoint le Département de statistique et de science actuarielle de l'Université de Waterloo en septembre 2018 à titre de professeur adjoint.
 

Ses travaux de recherche actuels portent principalement sur les méthodes d’analyse de données fonctionnelles. Les données des signaux électroencéphalographiques, de l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle et de l’imagerie du tenseur de diffusion en sont des exemples importants. Il s’intéresse à l’application des techniques d’analyse de données fonctionnelles à l’étude de la connectivité fonctionnelle entre les
données d’imagerie collectées dans différentes régions du cerveau. Il étudie les propriétés de gros échantillons des modèles de régression fonctionnelle en haute dimension proposés pour ce type de données. Il s’intéresse également à la modélisation de la dépendance avec copules pour les résultats discrets et de temps avant événement.
 

En juillet 2010, Peijun a obtenu son baccalauréat en statistique de l’Université Zhejiang à Hangzhou, Chine, puis en août 2014, il a décroché une maîtrise en statistique de l' Université de la Colombie-Britannique sous la supervision de Harry Joe. 
 

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.
 

Peijun Sang présentera une vue d’ensemble de ses travaux lors d’une session spéciale au prochain congrès annuel de la SSC à l'Université de Calgary.
 

La dédicace du prix est la suivante:

« À Peijun Sang, pour sa thèse intitulée « New Methods and Models in Functional Data Analysis ».

Merci à Gordon Fick, qui a produit l’essentiel de ce texte.

Mardi, 30 avril, 2019

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