50èmes Journées de Statistique de la SFdS (JdS'2018)

Petite piqûre de rappel concernant les JdS 2018:

Cher(e) collègue,

Moment incontournable de la vie de la communauté statistique francophone, ce congrès de la Société Française de Statistique permet de confronter les avancées les plus récentes de la statistique et veille à privilégier les échanges entre le monde académique, les entreprises et les organismes publics. Nous vous espérons nombreux à ce rendez-vous !

Pour soumettre une communication avant le 5 mars

Pour s’inscrire

Pour télécharger l’affiche

Au plaisir de vous rencontrer à Paris-Saclay,

Francis Bach, Président du comité scientifique
Christian Derquenne, Président du comité d’organisation
http://jds2018.sfds.asso.fr/index.html

Dates importantes :
- 31 janvier 2018 : ouverture des inscriptions
- 5 mars 2018 : date limite de réception des propositions de communications
- 7 avril 2018 : notification aux auteurs
- 27 avril 2018 : majoration des frais d’inscription
- 11 mai 2018 : programme définitif
- 14 mai 2018 : clôture des inscriptions

Appréhender l'incertain par des modèles probabilistes − Fondamentaux de statistiques et probabilités

Deux nouvelles séances de la formation « Appréhender l'incertain par des modèles probabilistes − Fondamentaux de statistiques et probabilités » seront dispensée par Phimeca le dans nos locaux de Paris, au 18 boulevard de Reuilly.

• 7 et 8 mars 2018 
• 23 et 24 mai 2018

Les inscriptions se font par courriel à girard@phimeca.com.

Ne tardez pas : le nombre de places disponibles est restreint pour garantir l'interactivité de la séance.

Consultez notre site http://phimeca.com/formations pour davantage d'information.

Programme détaillé

• Que se passe-t-il du point de vue mathématique lorsque l'on relie des points expérimentaux par une courbe lisse ? Sous quelles conditions peut raisonnablement utiliser la formule ainsi obtenue ? R2=0,87, c'est bon, non ?
• Comment représenter et combiner des erreurs de mesures ?
• Quel formalisme utiliser pour intégrer un déficit de connaissance dans un processus de décision ?

Les fondamentaux statistiques et probabilités apportent des réponses précises et accessibles à ces questions, omniprésentes dans le travail des ingénieurs.
Cette formation donnera une assise solide à votre pratique courante des outils probabilistes, ou vous permettra de vous initier sans connaissances initiales aux concepts qui fondent l'analyse des données, la modélisation de l'incertain, et les techniques d'apprentissage statistique.
Elle comporte un cours théorique rigoureux, mais résolument orienté vers la résolution de problèmes concrets d'ingénierie. Il est illustré par de nombreux exemples et exercices d'application, avec ou sans programmation.

Informations pratiques

• Durée : 2 jours, de 9h30 à 17h30
• Lieu : Phimeca Engineering, 18 boulevard de Reuilly, 75012, Paris
• Tarif : 1500 € (600 € pour les étudiants).

Les inscriptions se font par courriel à girard@phimeca.com. Ne tardez pas : le nombre de places disponibles est restreint pour garantir l'interactivité de la séance.
Consultez notre site http://phimeca.com/formations pour davantage d'information.

Programme

Caractériser une variable aléatoire

La variable aléatoire est le composant fondamental des modèles probabilistes.

• Hasard, probabilité, risque, incertitude… Quel est le rôle de ces concepts en ingénierie ?
• Probabilité et lois de probabilité
• Fonction de répartition, densité de probabilité
• Espérance et variance
• Indépendance et covariance
• Loi uniforme
• Loi gaussienne
• Théorème central limite

Couples de variables aléatoires

Une variable aléatoire connue apporte de l'information sur les variables dont elle dépend.

• Probabilité et loi conditionnelles
• Espérance conditionnelle, théorème de l'espérance totale
• Couple de variables et incertitudes
• Covariance, rapport de corrélation
• Fonction de régression
• Critère des moindres carrés
• Régression linéaire
• Simuler des variable dépendantes

Ajuster un modèle probabiliste

La structure et les éventuels paramètres d'un modèle probabiliste sont choisis ou estimés le plus souvent à partir de données.

• Statistique et estimateur
• Estimation de l'espérance par la moyenne empirique
• Loi des grands nombres
• Estimation de la variance par la variance empirique
• Qualité d'un estimateur
• Vraisemblance
• Méthode du maximum de vraisemblance
• Tests statistiques
• Formule de Bayes
• Inférence bayésienne

Atelier GdR MASCOTNUM 2018

Chères et chers collègues,

Nous avons le plaisir de vous annoncer que les GdR MASCOT-NUM et ModMat organisent conjointement un atelier intitulé "Quantification d'incertitudes en sciences des matériaux" qui se tiendra le 14 Mai 2018, dans l'amphithéâtre Hermite de l'Institut Poincaré (Paris 5ème).

L'objectif de cet atelier est de se faire rencontrer des membres des communautés “sciences des matériaux” et “incertitudes” et de favoriser des échanges entre les membres de ces deux communautés. Les exposés porteront sur les principaux problèmes de quantification des incertitudes rencontrés dans la modélisation et la simulation des matériaux à différentes échelles (structure électronique, dynamique moléculaire, couplage de différentes échelles…), des méthodes d'analyse d'incertitudes actuellement utilisées et des verrous scientifiques qui restent encore à lever.

Vous pourrez consulter un programme prévisionnel de cette journée en suivant le lien: http://www.gdr-mascotnum.fr/mai18.html

Celles et ceux qui souhaitent participer à cette journée peuvent le faire en s'inscrivant (gratuitement) en suivant ce même lien. La date limite des inscriptions est fixée au 20 Mars 2018.

Bien cordialement,

Le comité d'organisation

Jean Baccou

Virginie Ehrlacher

Guillaume Perrin

Julien Reygner