Programme

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 : LundiMardiMercrediJeudiVendredi





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