Jocelyn CHAUVET
Thèmes de recherche
- Apprentissage statistique : arbres de décision, méthodes ensemblistes pour algorithmes de machine learning, forêts aléatoires.
- Modélisation : modèles linéaires généralisés, modèles à effets aléatoires, modèles Poisson Log-Normalpour l’analyse de distributions d’abondances.
- Régularisation de modèles : méthodes de pénalisation, méthodes de réduction de dimension.
- Analyse de survie : modèles de survie généralisés, modèles conjoints.- Mathématique du choix collectif
Trois dernières publications
- 2022 : MORTIER, Frédéric, CHAUVET, Jocelyn, TROTTIER, Catherine, et al. Supervised Component‐Based Generalized Linear Regression: Method and Extensions. Statistical Approaches for Hidden Variables in Ecology, p. 181-202.
- 2021 : CHAUVET, Jocelyn, et RONDEAU, Virginie. A flexible class of generalized joint frailty models for the analysis of survival endpoints. Statistics in Medicine, sous presse
- 2019 : CHAUVET, Jocelyn, TROTTIER, Catherine, et BRY, Xavier. Component-Based Regularization of Multivariate Generalized Linear Mixed Models. Journal of Computational and Graphical Statistics, vol. 28, no 4, p. 909-920
