Programme et résumés (pdf) - Société statistique du Canada

76 Lundi 29 mai • Monday, May 29, 10:30–12:00sance et utilise les approximations du troisième ordre ré-cemment développées. L’orthogonalité des paramètres et lesajustements permettant de profiler la vraisemblance sontégalement abordés. Des exemples pratiques venant de laphysique des particules sont décrits. Des études par simu-lation démontrent que les approximations du troisième ordrebasées sur la vraisemblance fournissent des solutions inté-ressantes et font partie des méthodes les plus prometteusespour les exemples considérés.ence of nuisance parameters, using recently developedthird order approximations. Orthogonal parametersand adjustments to profile likelihood arealso discussed. Practical examples arising in particlephysics are outlined, and simulation studiesshow that the third order likelihood based approximationsprovide nice solutions and are one of themost promising methods for the examples.[MS-31]Point Process Modeling of Choice Reaction Time DataModélisation de données du temps de réaction à choix multiples par un processus ponctuelJennifer ASIMIT & W. John BRAUN, University of Western Ontario, William SIMPSON, Defence Research andDevelopment CanadaA parametric model based on point process operationsis developed to aid in the analysis of choiceUn modèle paramétrique basé sur des opérations d’un processusponctuel est développé pour faciliter l’analyse dereaction time (RT) data. In a choice RT experi- données du temps de réaction (TR) à choix multiples. Dansment black and white flashes are presented to an une expérience sur les TR à choix multiples, des cartes noiresobserver, who hits one of two buttons after per- et blanches sont présentées à un observateur qui doit peserception of a flash, depending on the type of flash sur le bouton approprié en fonction de la carte montrée. Desperceived. Expressions for the first and second or- expressions pour les fonctions d’intensité du premier et duder intensity functions are derived. The theoretical second ordre sont dérivées. Les courbes théoriques et lescurves and estimated intensity curves (obtained us- courbes d’intensité estimées (obtenues en utilisant des méingkernel methods) can then be compared. thodes de noyau) peuvent alors être comparées.[MS-32]Statistical Behaviour of a Spatial Renewal ProcessComportement statistique d’un processus de renouvellement spatialKatherine DAVIES, University of Western OntarioThe one-dimensional renewal process has been extensivelyresearched and investigated, and its im-Le processus de renouvellement unidimensionnel a été largementétudié, et son importance dans les applications est bienportance in applications is well-understood. Re- connue. Récemment, une approche multidimensionnelle ducently, a multi-dimensional analogue of the re- processus de renouvellement a été proposée par Ivanoff etnewal process has been proposed by Ivanoff and Merzbach (2005). On a suggéré que la version bidimension-Merzbach (2005). It has been suggested that the nelle de ce processus pourrait être employée pour modélisertwo-dimensional version of this process could be la propagation des feux de forêt. Le but de cet exposé est deused to model the spread of forest fires. The pur- discuter ce modèle d’un point de vue statistique. À l’aide depose of the current talk is to discuss this model simulations, nous étudions le comportement statistique sousfrom a statistical point of view. Using simulation, l’hypothèse d’un processus de renouvellement spatial. Nouswe study the behaviour of various tests of complete discutons aussi la pertinence d’utiliser ce genre de modèlespatial randomness under the hypothesis of the spa- pour des applications reliées à la foresterie.tial renewal model. We also consider the appropriatenessof this kind of model for forestry applications.SH = Somerville House SSC = Social Science Centre UC = University College