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PS : Sandrine Boulet (LMV et Université Paris V) : Intérêt des méthodes de sélection de variables bayésiennes – Application au cancer colorectal

Bâtiment Fermat, salle 2107

L’objectif principal de notre projet est de comprendre comment les médecins modifient les doses de chimiothérapie en fonction des caractéristiques des patients et des effets indésirables. Nous utilisons deux sources d’information : les données observées recueillies dans les dossiers informatisés

PS : Antoine Godichon-Baggioni (LPSM – Paris) : Algorithmes de Newton stochastiques pour l’estimation des paramètres de régressions logistiques

Bâtiment Fermat, salle 2107

On s’intéresse ici à l’estimation des paramètres de la régression logistique lorsque l’on doit traiter des données arrivant de manière séquentielle. Plus précisément, on introduit un nouvel algorithme de Newton stochastique. En effet, ce type d’algorithme permet de traiter les