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Sciences pures; Sciences appliquées; Sciences naturelles et génie

Philippe Gagnon

Professeur adjoint

Faculté des arts et des sciences - Département de mathématiques et de statistique

André-Aisenstadt, local 4241

514 343-6111 #6695

philippe.gagnon.3@umontreal.ca

Autre courriel : gagnonp@dms.umontreal.ca (Travail)

Portrait

Expertise de recherche

Je suis intéressé à introduire des méthodes d'analyse de données sophistiquées et utiles en pratique pour les professionnelles et professionnels oeuvrant dans le domaine de l'actuariat. Je suis en particulier intéressé à introduire des méthodes menant à une sélection de modèles/variables et une estimation des paramètres robustes face aux valeurs aberrantes, ainsi que des algorithmes permettant d'effectuer ces étapes primordiales de l'analyse statistique de manière efficace et automatique.

Affiliations et responsabilités

Enseignement et encadrement Ce professeur recrute

Recrutement en recherche Ce professeur recrute

Je suis à la recherche d'étudiantes et d'étudiants ayant de bonnes compétences dans l'un des domaines suivants : en statistique théorique (principalement en probabilités et analyse), en statistique appliquée et actuariat, ou en informatique (je suis aussi intéressé à développer des packages R pour une implémentation simple des méthodes). Plusieurs opportunités de financement existent (voir, par exemple, https://www.nserc-crsng.gc.ca/ et http://www.frqnt.gouv.qc.ca/accueil). Il est même possible pour des citoyens non-canadiens d'appliquer pour des bourses du FRQNT. N'hésitez pas à me contacter : gagnonp@dms.umontreal.ca! Le recrutement des étudiantes et étudiants se fera selon les règles institutionnelles en matière d'équité, diversité et inclusion.

Projets

Projets de recherche

2020 - 2026

Robust and efficient statistical learning algorithms with applications in actuarial science

Chercheur principal : Philippe Gagnon
Sources de financement : CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention : PVXXXXXX-(DGECR) Tremplin vers la découverte
2020 - 2026

Robust and efficient statistical learning algorithms with applications in actuarial science

Sources de financement : CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention : PVX20965-(RGP) Programme de subvention à la découverte individuelle ou de groupe
2020

Applications de l'apprentissage statistique en assurance voyage

Chercheur principal : Philippe Gagnon
Sources de financement : MITACS Inc.
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS

Rayonnement

Publications et communications

Publications

Disciplines

  • Mathématiques fondamentales
  • Mathématiques appliquées
  • Actuariat (sciences mathématiques)
  • Statistiques

Champ d’expertise

  • Études actuarielles
  • Modélisation
  • Statistiques théoriques
  • Algorithmes