136 Mardi 30 mai • Tuesday, May 30, 15:15–16:45[MS-154]Abraham De Moivre: Genius in ExileAbraham de Moivre : génie en exilChristian GENEST, Université Laval, David R. BELLHOUSE, University of Western OntarioLe 27 novembre 2004 a marqué le 250e anniversaire <strong>du</strong> décèsd’Abraham De Moivre, dont la célèbre approximationde la loi binomiale a inspiré le théorème limite central. Cal-viniste français exilé en Angl<strong>et</strong>erre, de Moivre fut l’un desgrands pionniers de la théorie classique des probabilités. Ilcontribua en outre de façon significative à la géométrie ana-lytique, à l’analyse complexe <strong>et</strong> au calcul des rentes. Un ré-sumé de sa vie <strong>et</strong> de son œuvre sera présenté dans le contextesocial <strong>et</strong> scientifique de l’époque. C<strong>et</strong> exposé s’appuie surdes travaux réalisés en collaboration avec David R. Bellhouse,de l’Université de l’Ontario occidental.November 27, 2004, marked the 250th anniversaryof the death of Abraham De Moivre, whose famousapproximation to the binomial distribution inspiredthe Central Limit Theorem. De Moivre, a FrenchHuguenot refugee living in England, was one of thegreat pioneers of classical probability theory. Healso made seminal contributions in analytic geom<strong>et</strong>ry,complex analysis and the theory of annuities.A summary of his life and works will be presentedwithin the social and scientific context of the time.This talk is based on joint work with David R. Bellhouseof the University of Western Ontario.[MS-155]Some Comments About Issai Schur (1875–1941) and The Early History of Schur ComplementsQuelques commentaires sur Issai Schur (1875-1941) <strong>et</strong> le développement des compléments de SchurGeorge STYAN, McGill University, Simo PUNTANEN, University of TampereAfter some biographical remarks about Issai Schur(1875–1941), we note that he attended the NicolaiSuivant quelques remarques biographiques au suj<strong>et</strong> d’IssaiSchur (1875-1941), nous notons qu’il fréquenta le Gymna-Gymnasium in Libau (Kurland) and suggest that sium Nicolai à Libau (Courlande) <strong>et</strong> suggérons que le nomNicolai is used here in honour of Saint Nicholas « Nicolai » soit utilisé ici en honneur à Saint Nicolas de Bari,of Bari, Bishop of Myra, who is widely associ- évêque de Myre, largement associé avec Noël. Le termeated with Christmas and after whom Santa Claus « complément de Schur » fut intro<strong>du</strong>it en 1968 par Emiisnamed. The term “Schur complement” was in- lie Virginia Haynsworth (1916-1985) d’après un lemme d<strong>et</strong>ro<strong>du</strong>ced in 1968 by Emilie Virginia Haynsworth 1917 de Schur. Nous présentons quelques résultats prélimi-(1916–1985) in view of a 1917 lemma by Schur. naires impliquant les compléments de Schur par A.C. Ait-We present some early results involving Schur ken, Tadeusz Banachiewicz, W.J. Duncan, Louis Guttmancomplements by A.C. Aitken, Tadeusz Banachiewicz, <strong>et</strong> Haynsworth, avec quelques applications <strong>statistique</strong>s. Plu-W.J. Duncan, Louis Guttman, and Haynsworth, sieurs images illustrent c<strong>et</strong> exposé.with some statistical applications. Several picturesillustrate this talk.SH = Somerville House SSC = Social Science Centre UC = University College
Mardi 30 mai • Tuesday, May 30, 15:15–16:45 137Session 08E Mardi 30 mai • Tuesday, May 30, 15:15–16:45 UC85Estimating Function M<strong>et</strong>hodologyMéthodologie d’estimation de fonctions[MS-156]Information Matrix: From Fisher to GodambeMatrices d’information : de Fisher à GodambeP<strong>et</strong>er SONG & Qian ZHOU, University of WaterlooEn théorie de l’estimation fonctionelle, la matrice d’informationde Godambe est au cœur de la description de la nor-malité asymptotique d’un estimateur. Lors de c<strong>et</strong> exposé, jeprésenterai des études empiriques afin de démontrer les mé-rites de la matrice d’information de Godambe par rapport à lamatrice d’information de Fisher dans le cadre de l’inférencebasée sur le maximum de vraisemblance (MV). Bien que lamatrice d’information de Godambe se ré<strong>du</strong>ise à la matriced’information de Fisher dans le contexte MV, sa construc-tion unique de type sandwich perm<strong>et</strong> une meilleure robus-tesse par rapport aux données influentes <strong>et</strong> à une mauvaisespécification <strong>du</strong> modèle. Les résultats de plusieurs études desimulation seront exposés lors de la présentation.In the theory of estimating functions, Godambe informationmatrix is the essence in the descriptionof asymptotic normality for an estimator. In thistalk I will present some empirical studies to demonstratemerits of Godambe information matrix overthe Fisher information matrix in the maximum likelihood(ML) inference. Although Godambe informationmatrix re<strong>du</strong>ces to Fisher Information matrixin the ML s<strong>et</strong>ting, its unique sandwich-typeconstruction gives rise to some desirable robustnessagainst influential data points and model misspecification.Results from several simulation studieswill be given in the presentation.[MS-157]Estimating Functions and Analysis of Missing DataFonctions d’estimation <strong>et</strong> analyse des données manquantesBent JØRGENSEN, University of Southern DenmarkNous passons en revue des résultats de base concernantl’optimalité de fonctions estimatrices, tels l’optimalité deGodambe <strong>et</strong> de Crowder pour les fonctions de cotes <strong>et</strong> lesquasi-fonctions de cotes, respectivement. Nous révisons éga-lement quelques notions d’orthogonalité des paramètres, <strong>et</strong>intro<strong>du</strong>isons l’idée d’insensibilité aux paramètres de nuisance(Jørgensen <strong>et</strong> Knudsen, Scand. J. Statist. 2004). Cesrésultats sont alors appliqués à l’analyse de données man-quantes dans le contexte des fonctions d’estimation, où nousdiscuterons d’EEG pondérées par probabilités inverses <strong>et</strong> del’utilisation <strong>du</strong> « BLUP » pour l’imputation de données manquantes.We first review basic results for optimality of estimatingfunctions, such as Godambe and Crowderoptimality of the score and quasi-score functions,respectively. We also review some basic notionsof param<strong>et</strong>er orthogonality, and intro<strong>du</strong>ce the ideaof nuisance param<strong>et</strong>er insensitivity (Jørgensen andKnudsen, Scand. J. Statist. 2004). These resultsare then applied to the analysis of missing data inthe context of estimating functions, where we discussinverse probability weighted GEE, and the useof the BLUP for imputation of missing data.[MS-158]Estimating Functions for Correlated Recurrent and Terminal EventsFonctions d’estimation pour évènements récurrents <strong>et</strong> terminaux corrélésJack KALBFLEISCH, Yining YE & Douglas SCHAUBEL, University of MichiganDans les études cliniques <strong>et</strong> observationelles, des évènementsrécurrents (par exemple, des hospitalisations) <strong>et</strong> ter-minaux (par exemple, la mort) sont fréquemment rencon-In clinical and observational studies, recurrentevent data (e.g., hospitalizations) with a terminalevent (e.g., death) are often encountered. In manySH = Somerville House SSC = Social Science Centre UC = University College
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