Département de mathématiques et de statistique

 David Haziza

Presentations to conferences

June 2007: Séminaires de statistique à l’École Nationale de la Statistique et de l’Analyse  de l’Information (Rennes, France) Estimation de la variance par la méthode du jackknife en présence de donnés imputées.

 

November 2007:  Cinquième Colloque francophone sur les sondages (Marseille, France) L’imputation ou préserver les relations

 

November 2007:  Workshop on Calibration and Estimation in (Ottawa, Canada)

On  jackknife variance estimation in the presence of imputed data

 

August 2007: Joint Statistical Meeting (Salt Lake City, USA)

Variance estimation under auxiliary value imputation in surveys

 

June 2007: ICES III (Montréal, Canada)

Sampling and estimation in the presence of tax data in business surveys

 

June 2007:  Journées de statistique de la Société Française de Statistique (Angers, France) Traitement de la non-réponse par imputation dans les enquêtes

 

June 2007:  Journées de statistique de la Société Française de Statistique (Angers, France) Estimation en présence d’échantillonnage de type cut-off

 

June 2007:  Journée du club SAS/STAT (Rennes, France)

Outils SAS pour les études par simulation en présence de non-réponse et d’imputation

 

May 2007:  Journées d’optimisation (Montréal, Canada)

Variance estimation under auxiliary value imputation in surveys

 

March 2007:  Université Laval (Québec, Canada)

Approche par modèle de non-réponse pour l’inférence en présence de données imputées

 

November 2006: CISSQ (Montréal, Canada)

Inférence en présence d’imputation

 

May 2006: Journées de statistique de la Société Française de Statistique (Paris, France) Estimation en présence de données fiscales dans les enquêtes économiques

 

May 2005: Quatrième Colloque francophone sur les sondages (Québec, Canada)

Estimation simplifiée de la variance dans le cas de l’échantillonnage à deux phases

 

March 2005:  Journée spéciale sur les sondages (Rennes, France)

Inférence pour des domaines en présence de données imputées

 

March 2005:  Journées de la Méthodologie Statistique 2005 (Paris, France)

Approche par modèle de non-réponse pour l’inférence en présence de données imputées

 

September 2004:  CISSQ/Université de Montréal (Montréal, Canada)

Approche par modèle de non-réponse pour l’inférence en présence de données imputées

 

December 2003:  Institut National de la Statistique appliquée (Toulouse, France)

Inférence en présence de non-réponse et d’imputation

 

October 2003:  Statistics Canada Symposium (Ottawa, Canada)

Inference in two-stage cluster sampling under imputation for missing data

 

August 2003:  Joint Statistical Meeting (San Fransisco, USA)

GENESIS: a methodological and pedagogical tool

 

December 2002:  Journée de la Méthodologie Statistique 2002 (Paris, France)

Conférence spéciale : Inférence en présence d’imputation : un survol

 

December 2002:  Institut National de la Statistique appliquée (Toulouse, France)

Inférence en présence de non-réponse et d’imputation

 

October 2002:  Troisième Colloque Francophone sur les Sondages (Grenoble, France) Inférence pour des statisiques bivariées dans le cas d’enquêtes stratifiées à degrés multiples

 

August 2002:  Joint Statistical Meeting (New York, USA)

Inference for population means under unweighted imputation for missing survey data

 

October 2001:  Université du Québec à Montréal  (Montréal, Canada)

Inférence en présence de non-réponse et d’imputation

 

October 2001:  Statistics Canada Symposium (Ottawa-Hull, Canada)

Construction of imputation cells in the Canadian Labour Force Survey

 

August 2001:  Joint Statistical Meeting (Atlanta, USA)

Model-assisted approach to inference for totals in cluster sampling under imputation for missing survey data

 

June 2001:  Annual Meeting of the Statistical Society of Canada (Vancouver, Canada) Inference for regression coefficients under imputation for missing data

 

June 2000:  Annual Meeting of the Statistical Society of Canada (Ottawa, Ontario)

Inference for domain means under imputation for missing data