Le programme détaillé des JdS2016 est disponible sur cette page. En complément, vous trouverez ci-dessous une vision synthétique, jour par jour, du programme de la conférence : Lundi – Mardi – Mercredi – Jeudi – Vendredi

Lundi 30 mai 2016

Salle	Amphi Peytavin	Salle 001	Salle 002		Salle 101	Salle 102
09h00 – 09h30	Accueil des participants et café
09h30 – 10h00	Ouverture des journées Judith Rousseau et Jean-Michel Marin Amphi 5.03 & 5.04
10h00 – 11h00	Conférence Lucien Le Cam : Dominique Picard Sparsity, regularity assumptions in a geometrical framework Amphi 5.03 & 5.04
11h10 – 12h50	Modèles à variables latentes pour des données structurées	Génétique 1	Essais cliniques		Formations de statistique en alternance et apprentissage
12h50 – 14h30	Repas
14h30 – 15h30	Marloes Maathuis High-dimensional consistency in score-based and hybrid structure learning Amphi 5.03			Antonio Pievatolo Applications of Bayesian analysis of stochastic processes Amphi 5.04
15h30 – 15h50	Pause café
15h50 – 17h10	Grande dimension 1	Groupe Environnement de la Société Italienne de Statistique	RKHS et apprentissage		Extrêmes	Estimation non paramétrique 1
17h20 – 18h20	Trucs et astuces pour StatMath	Données fonctionnelles	Bayesian methods in DOE, robust graphical models and pest control		Fiabilité et incertitudes	Enseignement et histoire

18h45 – 20h30

Réception à l’hôtel de ville de Montpellier

Mardi 31 mai 2016

Salle	A. Peytavin	Salle 001	Salle 002	Salle 101	Salle 102	Salle 202
09h00 – 10h00	Aad Van Der Vaart Uncertainty quantification in sparsity models Amphi 5.03 & 5.04
10h00 – 10h20	Pause café
10h20 – 11h20	Ulrike von Luxburg Statistics based on ordinal distance comparisons Amphi 5.03 & 5.04
11h30 – 12h50	Parcours de docteurs	Analyse d’images	Apprentissage	Économétrie	Analyse des données – ranking	Présentation ProbaYes – SAS – SPAD
12h50 – 14h30	Repas
14h30 – 15h30	Chris Holmes General Bayesian updating Amphi 5.03			Pauline Givord De nouveaux gisements de données ? Faut-il et comment utiliser des « big data » pour la statistique publique ? Amphi 5.04
15h30 – 15h50	Pause café
15h50 – 17h10	Enseigner le recueil des données	Réseaux bayésiens	Données manquantes	Statistiques spatiales	Statistique industrielle (AMIES)
17h20 – 18h40	Assemblée générale de la SFdS Gérard Biau Amphi 5.03 & 5.04

18h30 – 20h00

Dégustation de vin

Mercredi 1 juin 2016

Attention ! Changement de salle pour la session Modèles dépendants : Amphi Peytavin Salle 202.

Salle	Salle 202	S. 001	Salle 002	S. 101	Salle 102	Salle 201
08h30 – 09h30	Philip Dawid Fundamentals of prequential inference Amphi 5.03			Stéphane Gaiffas Statistical learning with Hawkes processes and new matrix concentration inequalities Amphi 5.04
09h30 – 09h50	Pause café
09h50 – 10h50	Béatrice Laurent Adaptive non parametric testing procedures Amphi 5.03			Éric Moulines Stochastic optimization and high-dimensional sampling: when Moreau inf-convolution meets Langevin diffusion Amphi 5.04
11h00 – 12h00	Modèles dépendants	Génétique 2	Bayésien non paramétrique	Logiciels	Fiabilité et caractérisation de familles de lois	Tests
12h00 – 13h00	Repas

13h00 – 18h00	Aigues-Mortes	Saint-Guilhem-le-Désert	Montpellier – Hôtels particuliers	Montpellier – L’essentiel de la ville	Montpellier – Musée Fabre
18h30 –	Soirée de Gala des JdS2016

Jeudi 2 juin 2016

Salle	Amphi Peytavin	Salle 001	Salle 002		Salle 101	Salle 102
09h00 – 10h00	Matthew Stephens False Discovery Rates – a new deal Amphi 5.03			Ron S. Kenett How should one teach Statistics? Amphi 5.04
10h00 – 10h20	Pause café
10h20 – 11h40	Modèles de mélanges	Estimation non paramétrique et censure		Applications en hydro-météorologie et hydro-climatologie	Statistique des processus	Environnement et santé
11h50 – 12h50	Graphes 1	On-line learning	Bayésien computationnel et grande dimension		Statistique biomédicale	Enseignement
12h50 – 14h30	Repas
14h30 – 15h30	Prix Pierre Simon De Laplace : Emmanuel Candes Around the Reproducibility of Scientific Research in the Big Data Era: The Knockoff Filter Amphi 5.03 & 5.04
15h30 – 15h50	Pause café
15h50 – 17h10	Concours et challenges pour l’enseignement de la statistique	Graphes 2	Grande dimension 2		Économétrie et finance	Médecine et épidémiologie
17h20 – 18h40	Assemblée générale de la SFB	Détection de ruptures	Études de cas		Estimation non paramétrique 2	Estimation et tests dans les modèles de processus

19h00 – 20h30

Rencontre entre jeunes statisticiens et conférenciers invités Benjamin Guedj

Vendredi 3 juin 2016

Salle	A. Peytavin		Salle 001	Salle 002		Salle 101
09h00 – 10h00	Hein Putter Estimation of transition probabilities in non-Markov multi-state models Amphi 5.03			Elisabeth Gassiat Inference in non parametric Hidden Markov Models Amphi 5.04
10h00 – 10h20	Pause café
10h20 – 11h40	Session SFB		Études de cas en apprentissage	Statistique pour modèles complexes		Modèles de type autorégressif et tests
11h50 – 12h10	Clôture des Journées Judith Rousseau et Jean-Michel Marin Amphi Peytavin
12h10 – 14h00	Repas