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Grant: Discovery Grants Program - Individual

Université du Québec à Montréal

$15,000.00

Model selection in causal inference

EF 2019-20

Résumé
Afin de déterminer l'effet véritable d'une exposition (par exemple, un médicament) sur une population, les analystes utilisent différentes techniques statistiques, toutes requièrant la spécification d'un modèle pour les données. Dans ce programme de recherche, nous plaidons pour que la pratique de choisir qu'un seul modèle soit abolie au profit de l'approche du 'modèle moyen'. Comme son nom le suggère, cette approche combine l'information provenant des modèles les plus plausibles, au lieu du 'meilleur' modèle. Nous voulons étudier l'efficacité du modèle moyen combiné à une variété de techniques d'analyse qui sont présentement utilisées afin de découvrir l'effet réel d'une exposition sur une variable d'intérêt.
Programme
Discovery Grants Program - Individual
Emplacement
Quebec, Canada
Type de bénéficiaire
Academia
Type
Grant
Source
NSERC's Awards Data

Tel que publié

Application id
356000-2013
Name nom
Lefebvre, Geneviève
Department département
Mathématiques
Organization id
57
Institution établissement
Université du Québec à Montréal
Province en
Québec
Province fr
Québec
Country en
CANADA
Country fr
CANADA
Fiscal year exercice financier
2019
Competition year année de concours
2013
Award amount
15000
Program id
RGPIN
Program name en
Discovery Grants Program - Individual
Program name fr
Programme de subventions à la découverte - individuelles
Group en
DISCOVERY RESEARCH
Group fr
RECHERCHE AXÉE SUR LA DÉCOUVERTE
Committee code
1508
Committee name en
Mathematics and Statistics
Committee name fr
Mathématiques et statistique
Area of application code
1200
Area of application group en
Advancement of knowledge
Area of application group fr
Avancement des connaissances
Area of application en
Advancement of knowledge
Area of application fr
Avancement des connaissances
Research subject code
3000
Research subject group en
Statistics and probability
Research subject group fr
Statistique et probabilité
Research subject en
Statistics and probability
Research subject fr
Statistique et probabilité
Installment
inst:7 - 7
Partie
7
Nb partie
7
Application title
Model selection in causal inference
Keyword
NSERC
Application summary
Afin de déterminer l'effet véritable d'une exposition (par exemple, un médicament) sur une population, les analystes utilisent différentes techniques statistiques, toutes requièrant la spécification d'un modèle pour les données. Dans ce programme de recherche, nous plaidons pour que la pratique de choisir qu'un seul modèle soit abolie au profit de l'approche du 'modèle moyen'. Comme son nom le suggère, cette approche combine l'information provenant des modèles les plus plausibles, au lieu du 'meilleur' modèle. Nous voulons étudier l'efficacité du modèle moyen combiné à une variété de techniques d'analyse qui sont présentement utilisées afin de découvrir l'effet réel d'une exposition sur une variable d'intérêt.