Statistique pour l'analyse causale en épidémiologie
- il y a 14 ans
Antoine Chambaz (UMR 8145 Paris-Descartes CNRS, MAP5, Biostatistique) : Statistique pour l'analyse causale en épidémiologie.
Plus de cent ans après la publication de textes scientifiques majeurs dénigrant la notion de causalité (par exemple l'Introduction à la médecine expérimentale de Claude Bernard, 1865, ou l'ouvrage The Grammar of Science de Karl Pearson, 1911), les questions portant sur la notion de causalité et sur l'analyse statistique des liens de causalité demeurent d'actualité. Elles suscitent ou sont au cœur de très nombreux travaux. La compréhension du problème a beaucoup évolué. Nous présenterons un ensemble d'outils récents permettant de formaliser les questions d'intérêt et d'y apporter des réponses satisfaisantes. Nous illustrerons notre propos par des exemples épidémiologiques. Bibliographie : Causality: Models, Reasoning and Inference, Judea Pearl, Cambridge University Press (2000) Statistics for Epidemiology, Nicholas Jewell, Chapman & Hall (2004) Targeted Maximum Likelihood Learning, Mark van der Laan & Daniel Rubin, International Journal of Biostatistics, Vol 2(1) (2006)
Mathématiques en mouvement 2010
Mardi 1er juin 2010 à l’Ecole Normale Supérieure, 45 rue d’Ulm, Paris 5e. Salle Dussane
Comme l'année dernière, la Fondation organise Mathématiques en mouvement, une journée de conférences ouverte à tous : étudiants, chercheurs ou grand public, et destinée à illustrer la formidable diversité de la recherche mathématique à travers des exposés dispensés par de jeunes chercheurs issus de domaines variés, allant de l'analyse à l'informatique théorique en passant par les probabilités.
Mathématiques en mouvement s'adresse tout particulièrement aux élèves de master et de mathématiques spéciales.
Cette année, cette journée est organisée avec le soutien de la CASDEN
Plus de cent ans après la publication de textes scientifiques majeurs dénigrant la notion de causalité (par exemple l'Introduction à la médecine expérimentale de Claude Bernard, 1865, ou l'ouvrage The Grammar of Science de Karl Pearson, 1911), les questions portant sur la notion de causalité et sur l'analyse statistique des liens de causalité demeurent d'actualité. Elles suscitent ou sont au cœur de très nombreux travaux. La compréhension du problème a beaucoup évolué. Nous présenterons un ensemble d'outils récents permettant de formaliser les questions d'intérêt et d'y apporter des réponses satisfaisantes. Nous illustrerons notre propos par des exemples épidémiologiques. Bibliographie : Causality: Models, Reasoning and Inference, Judea Pearl, Cambridge University Press (2000) Statistics for Epidemiology, Nicholas Jewell, Chapman & Hall (2004) Targeted Maximum Likelihood Learning, Mark van der Laan & Daniel Rubin, International Journal of Biostatistics, Vol 2(1) (2006)
Mathématiques en mouvement 2010
Mardi 1er juin 2010 à l’Ecole Normale Supérieure, 45 rue d’Ulm, Paris 5e. Salle Dussane
Comme l'année dernière, la Fondation organise Mathématiques en mouvement, une journée de conférences ouverte à tous : étudiants, chercheurs ou grand public, et destinée à illustrer la formidable diversité de la recherche mathématique à travers des exposés dispensés par de jeunes chercheurs issus de domaines variés, allant de l'analyse à l'informatique théorique en passant par les probabilités.
Mathématiques en mouvement s'adresse tout particulièrement aux élèves de master et de mathématiques spéciales.
Cette année, cette journée est organisée avec le soutien de la CASDEN