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158 Mercredi 31 mai • Wednesday, May 31, 10:30–12:00[MS-202]New Central Limit Theorems via Studentization in Linear Structural Error-in-variables ModelsNouveaux théorèmes limites centraux basés sur la studentisation dans les modèles linéaires avec erreurs demesureYuliya MARTSYNYUK, Carleton UniversityLinear structural error-in-variables models are revisitedfor studying least squares estimators ofLes modèles linéaires structuraux avec erreur de mesure sontrevus pour l’étude des estimateurs des moindres carrés de laslope and intercept. New central limit theorems pente et de l’ordonnée à l’origine. De nouveaux théorèmes(CLT’s) are established for these estimators un- centraux limite (TCL) sont établis pour ces estimateurs avecder the least restrictive ever model conditions in les présupposés les moins restrictifs employés jusqu’ici à cetthis regard. Moreover, due to Studentization, these égard. De plus, grâce à la studentisation, ces TCL sont in-CLT’s are invariant in form within the introduced variants en forme à l’intérieur de la classe introduite des vaclassof explanatory and error variables, and free riables explicatives et d’erreur, et libres de paramètres inofunknown parameters of their joint distribution. connus liés à leur distribution conjointe. Ceci contraste avecIn contrast, in related CLT’s in the literature so far, les TCL similaires retrouvés dans la littérature, pour lesquelsvariances of the limiting normal distributions, in les variances des distributions normales limites sont générageneral,are complicated and depend on various, lement compliquées et dépendent de divers moments des vatypicallyunknown, hard-to-estimate moments of riables d’erreur et explicatives, souvent inconnus et difficileserror and explanatory variables.à estimer.Session 10H Mercredi 31 mai • Wednesday, May 31, 10:30–12:00 SSC3014Statistical Genetics and GenomicsGénétique statistique et génomique[MS-203]Group Sequential Approach for Penetrance Estimation of Genes Involved in Complex Diseases Based onWeighted Log-rank StatisticsEstimation de la pénétrance des gènes impliqués dans des maladies complexes : une approche séquentiellepar groupes basée sur des statistiques de (log) rang pondéréesM. Tariqul HASAN & Laurent BRIOLLAIS, Samuel Lunenfeld Research Institute, Mount Sinai Hospital.Advances in the identification and treatment of geneticallytransmitted diseases have led to an increasedneed for reliable estimates of genetic susceptibilityrisk. These estimates are used to identifyindividuals at risk of being a disease allele carrierand to define the probability of developing adisease in carriers (penetrance). In this work, weare interested of family-based group sequential designthat could include one or more interim analyses.The sample size necessary to estimate the penetrancein mutation carriers with accurate precisionor to conclude to a significant difference betweentwo groups, e.g. mutation carrier vs. non-carriers isupdated at each phase. The experiment stops whenenough families have been collected. Our methodis based on weighted log-rank statistics for clustersurvival data.Des avancées dans l’identification et le traitement de maladiestransmises génétiquement ont conduit à un besoin ac-cru d’estimations fiables du risque de susceptibilité géné-tique. Ces estimés sont utilisés pour identifier les individus àrisque d’être porteur de l’allèle de la maladie et pour définir,chez les porteurs, la probabilité que se développe la mala-die (la pénétrance). Dans ce travail, nous sommes intéresséspar un plan séquentiel par groupes basé sur la famille pou-vant inclure au moins une analyse intérimaire. La taille del’échantillon requis pour estimer la pénétrance chez les por-teurs de l’allèle mutant avec précision, ou pour conclure àune différence significative entre deux groupes (par exemple,porteurs et non-porteurs), est mise à jour à chaque phase.L’étude prend fin lorsque suffisamment de données de fa-milles sont recueillies. Notre méthode est basée sur des sta-tistiques de log-rang pondérées pour des données de survieen grappes.SH = Somerville House SSC = Social Science Centre UC = University College