Méthodes et applications de la régression en astrophysique
21-25 oct. 2013 Annecy (France)

Présentation

Durant les quelques dernières décennies, l'astrophysique a changé de paradigme sous l'avalanche de données disponibles. Cela a fait émerger une conscience très forte de besoins importants en outils statistiques complexes de la part des astrophysiciens. Inversement, ce nouveau paradigme suscite un intérêt aigu pour la recherche statistique elle-même.

 

L'objectif premier de l'Ecole d'Astrostatistique est de former les astrophysiciens à l'utilisation de nombreux outils statistiques modernes. Elle vise aussi à rapprocher les deux communautés en insistant sur les aspects pratiques lors de séances de travail en commun, pour appuyer la formation théorique et également sur des problèmes concrets apportés par les participants. Enfin, une journée de présentations de quelques recherches actuelles de la part des deux communautés participera à une meilleure connaissance réciproque ainsi qu'à une formation au dialogue entre deux disciplines qui se connaissent encore mal.

 

Nous avons choisi de cibler l'École d'Astrostatistique 2013 autour du thème de la régression, qui est l'art de prédire  ou expliquer une variable dite dépendante, à prédire ou à expliquer, à partir de variables dites indépendantes, prédictives ou explicatives. Ce thème est central en astrophysique où l'analyse de données, la compréhension des différents paramètres et observables, et l'ajustement aux modèles, sont omniprésents.

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Cette École est une École Thématique du CNRS 2013. de la Formation Permanente qui finance la participation des personnels CNRS.
L'École est bien entendu ouverte à tous.

Aucune connaissance spécifique en statistique n'est nécessaire, les connaissances mathématiques des astrophysiciens sont amplement suffisantes pour assister à cette École.

Comités d'organisation

Comité Scientifique

     

Comité d'Organisation 

D. Fraix-Burnet (IPAG)       D. Fraix-Burnet (IPAG)
 D. Valls-Gabaud (Obs Paris)        D. Valls-Gabaud (Obs Paris)
 J.-L. Starck (CEA)        T. Dudok de Wit (LPC2E)
 E. Slezak (OCA)        P. Gratier (IRAM)
 T. Dudok de Wit (LPC2E)        S. Girard (Inria)
 S. Girard (Inria)        R. Stoica (Univ. Lille1)
 J. Jacques (Univ. Lille 1/Inria)        J. Jacques (Univ. Lille 1/Inria)
         M. Clausel (LJK)
         G. Grégoire (LJK)

 

 

  CNRS                           LabexOSUGInvestissement d'Avenir                            

Soutenue par l'INSU

INRIA                         ljkLagrange

 

 UJF

 

 

 

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