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Mardi 21 Avril 2009

Jules de Tibeiro. conférencier invité au Symposium d'Apprentissage et Science des Données

Du 1er au 3 avril 2009 s'est tenu à l'Université de Paris-Dauphine (Paris) le Symposium on Learning and Data Science (SLDS, Symposium d'Apprentissage et Science des Données).

Organisé par le Centre de Recherche en Mathématiques de la Décision (CEREMADE) de l'Université Paris-Dauphine, ce symposium a réuni des professeurs chercheurs de statistique mathématique (Analyse des données multidimentionnelles) autour de leur maître, le Pr Jean Paul Benzécri, le père de l'Analyse des Données en France. Titre de la communication de ce dernier en séance inaugurale: “About every knowable thing and even certain other things”.

Le professeur Jules J. de Tibeiro, ancien étudiant du Pr J.P. Benzécri (Paris VI), conférencier invité au symposium, y a présenté une communication en séance plénière intitulée : «Multivariate Analysis Approaches: An Application for Monoclonal Gammopathy of Undetermined Significance Study (MGUS)».

Du point de vue clinique, l'état de tout sujet sain ou malade pourrait être totalement décrit par les résultats d'une batterie d'examens judicieusement choisis une fois pour toutes; l'interprétation de l'ensemble des résultats constituerait le diagnostic; la prévision des états ultérieurs serait le pronostic.

Outre les classiques bilans de santé, il existe des batteries complexes d'examens qui sont systématiquement appliquées pour explorer une fonction médicale. Les gammapathies monoclonales de signification indéterminée, également appelées par leur acronyme anglo-saxon MGUS (monoclonal gammopathy of undetermined significance), correspondent à une affection asymptomatique associée à un pic d'immunoglobuline monoclonale sérique, mise en évidence chez 1 % de la population de 50 ans et près de 10 % de la population de plus de 80 ans.

La présentation du Pr Jules de Tibeiro a principalement porté sur une méthodologie axée sur l'Analyse des Correspondances Multiples (ACM), en étudiant le problème de la régression entre les stades (d'infection) de la variable réponse avec l'ensemble des modalités
des paramètres prédictifs.

L'intérêt principal de cette étude réside dans la «cohabitation» et la complémentarité entre les approches descriptive (AFC) et modélisatrice (régression logistique binaire, copules). Une façon de confirmer la réalité de l'AFC dans toute sa richesse multidimensionnelle, comme un préalable utile et efficace au cours du traitement des données.
Source : Service des communications, Campus de Shippagan
Communiqué de presse - Pour diffusion immédiate -
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