
Chaire de recherche du Canada sur l'inférence causale et l'apprentissage machine en sciences de la santé
Portrait
À propos
Mireille Schnitzer est la titulaire de la Chaire de recherche du Canada sur l'inférence causale et l'apprentissage machine en sciences de la santé.
Équipe
Responsables
À l’Université de Montréal
- Mireille Schnitzer - Titulaire
Expertise
Description de l’expertise
La recherche actuelle de Mireille Schnitzer, porte sur les méthodes statistiques suivantes :
- Apprentissage par minimum ciblé, basé sur la perte (ou estimation par maximum de vraisemblance ciblée)
- Estimation des effets de l'exposition en fonction du temps (analyse longitudinale ou de survie)
- Sélection de variables basée sur les données dans l'inférence causale
- Intégration de l'apprentissage automatique et de l'inférence causale
- Usage de l'inférence causale pour les données patient individuelles et méta-analyse de réseau de données agrégées
Projets et financement
Financement
-
Chaires de recherche du Canada (CRC)
-
Instituts de recherche en santé du Canada (IRSC)
Disciplines
- Statistiques
- Épidémiologie et biostatistique
- Pharmacologie
Champ d’expertise
- Inférence causale et analyse avec données manquantes
- Analyse longitudinale avec variables de confusion qui varient avec le temps
- Modèles structurels marginaux
- Estimation doublement robuste
- Estimation par maximum de vraisemblance ciblée (Targeted Maximum Likelihood Estimation)
Aide en ligne pour le profil de votre unité de recherche | Nous joindre
Le Répertoire des unités de recherche est propulsé par les données du SADVR et est un projet du CENR.