Alain Desgagné

Professeur

Unité : Département de mathématiques
Courriel : desgagne.alain@uqam.ca
Téléphone : (514) 987-3000 poste 0301
Local : PK-5725
Langues : Français, Anglais

Domaines d'expertise

Informations générales

Cheminement académique

Ph. D. Statistique, Université de Montréal
M. Sc. Statistique, Université de Montréal
B. Sc. Mathématiques orientation actuariat, Université de Montréal

Projets de recherche et/ou de recherche-création en cours

  • Robustesse aux valeurs extrêmes en statistique

    Mon expertise en statistique porte principalement sur la robustesse aux valeurs extrêmes. Mes plus importantes contributions dans ce domaine sont les deux articles suivants : (1) Desgagné, Alain (2015) Robustness to outliers in location-scale parameter model using log-regularly varying distributions, The Annals of Statistics et (2) Desgagné, Alain (2021) Efficient and robust estimation of regression and scale parameters, with outlier detection, Computational Statistics & Data Analysis. Dans le premier article publié dans The Annals of Statistics, je montre comment arriver à une pleine robustesse pour un modèle de position-échelle, autant par l'approche fréquentiste que bayésienne. Essentiellement, il s'agit de modéliser par des lois dites "super heavy-tailed" pour obtenir un "breakdown point" de 50 %. Dans le deuxième article, je m'inspire du premier pour développer une toute nouvelle méthode d'estimation robuste du modèle de régression linéaire classique, qui surpasse toutes les alternatives robustes (M, MM-estimators par exemple) tant en robustesse qu'en efficacité (performance sans valeurs extrêmes).

Enseignement

Directions de thèses et mémoires

Mémoires
Autres directions et supervisions
  • Gagnon, Philippe. (2017). Sélection de modèles robuste : régression linéaire et algorithme à sauts réversibles. (Thèse de doctorat). Université de Montréal. (Codirection avec Mylène Bédard).
  • Poissant, Mathieu. (2009). Statistical methods for insurance fraud detection. (Mémoire de maîtrise). Université de Montréal. (Codirection avec Jean-François Angers).

Publications

Articles scientifiques
  • Desgagné, A. (2024). Efficient and robust estimation of tail parameters for Pareto and exponential models. Brazilian Journal of Probability and Statistics, 38(1), 148–176. http://dx.doi.org/10.1214/24-BJPS597.
  • Desgagné, A., Lafaye de Micheaux, P. et Ouimet, F. (2022). A comprehensive empirical power comparison of univariate goodness-of-fit tests for the Laplace distribution. Journal of Statistical Computation and Simulation, 92(18), 3743–3788. http://dx.doi.org/10.1080/00949655.2022.2082428.
  • Desgagné, A., Lafaye de Micheaux, P. et Ouimet, F. (2022). Goodness-of-fit tests for Laplace, Gaussian and exponential power distributions based on λ-th power skewness and kurtosis. Statistics: A Journal of Theoretical and Applied Statistics, 1–29. http://dx.doi.org/10.1080/02331888.2022.2144859.
  • Gagnon, P., Bédard, M. et Desgagné, A. (2021). An automatic robust Bayesian approach to principal component regression. Journal of Applied Statistics, 48(1), 84–104. http://dx.doi.org/10.1080/02664763.2019.1710478.
  • Desgagné, A. (2021). Efficient and robust estimation of regression and scale parameters, with outlier detection. Computational Statistics & Data Analysis, 155, article 107114. http://dx.doi.org/10.1016/j.csda.2020.107114.
  • Gagnon, P., Desgagné, A. et Bédard, M. (2020). A New Bayesian Approach to Robustness Against Outliers in Linear Regression. Bayesian Analysis, 15(2), 389–414. http://dx.doi.org/10.1214/19-BA1157.
  • Desgagné, A. et Gagnon, P. (2019). Bayesian robustness to outliers in linear regression and ratio estimation. Brazilian Journal of Probability and Statistics, 33(2), 205–221. http://dx.doi.org/10.1214/17-BJPS385.
  • Desjardins, S., Lapierre, S., Hudon, C. et Desgagné, A. (2019). Factors involved in sleep efficiency: a population-based study of community-dwelling elderly persons. Sleep, 42(5), article zsz038. http://dx.doi.org/10.1093/sleep/zsz038.
  • Gagnon, P., Bédard, M. et Desgagné, A. (2019). Weak convergence and optimal tuning of the reversible jump algorithm. Mathematics and Computers in Simulation, 161, 32–51. http://dx.doi.org/10.1016/j.matcom.2018.06.007.
  • Desgagné, A. et Lafaye de Micheaux, P. (2018). A powerful and interpretable alternative to the Jarque–Bera test of normality based on 2nd-power skewness and kurtosis, using the Rao's score test on the APD family. Journal of Applied Statistics, 45(13), 2307–2327. http://dx.doi.org/10.1080/02664763.2017.1415311.
  • Desaulniers, J., Desjardins, S., Lapierre, S. et Desgagné, A. (2018). Sleep Environment and Insomnia in Elderly Persons Living at Home. Journal of Aging Research, 2018, Article ID 8053696. http://dx.doi.org/10.1155/2018/8053696.
  • Desgagné, A. (2015). Robustness to outliers in location-scale parameter model using log-regularly varying distributions. The Annals of Statistics, 43(4), 1568–1595. http://dx.doi.org/10.1214/15-AOS1316.
  • Leblanc, M.-F., Desjardins, S. et Desgagné, A. (2015). Sleep cognitions associated with anxiety and depression in the elderly. Clinical Interventions in Aging, 10, 575–582. http://dx.doi.org/10.2147/CIA.S77384.
  • Leblanc, M.-F., Desjardins, S. et Desgagné, A. (2015). Sleep problems in anxious and depressive older adults. Psychology Research and Behavior Management, 8, 161–169. http://dx.doi.org/10.2147/PRBM.S80642.
  • Leblanc, M.-F., Desjardins, S. et Desgagné, A. (2015). The relationship between sleep habits, anxiety, and depression in the elderly. Nature and Science of Sleep, 7, 33–42. http://dx.doi.org/10.2147/NSS.S77045.
  • Desgagné, A. (2013). Full robustness in Bayesian modelling of a scale parameter. Bayesian Analysis, 8(1), 187–220. http://dx.doi.org/10.1214/13-BA808.
  • Desgagné, A., Lafaye de Micheaux, P. et Leblanc, A. (2013). Test of normality against generalized exponential power alternatives. Communications in Statistics – Theory and Methods, 42(1), 164–190. http://dx.doi.org/10.1080/03610926.2011.577548.
  • Desgagné, A. et Angers, J.-F. (2007). Conflicting information and location parameter inference. Metron – International Journal of Statistics, LXV(1), 67–97. https://www.dss.uniroma1.it/RePec/mtn/articoli/2007-1-7.pdf.
  • Desgagné, A. et Angers, J.-F. (2005). Importance sampling with the generalized exponential power density. Statistics and Computing, 15(3), 189–196. http://dx.doi.org/10.1007/s11222-005-1308-7.
  • Perreault, S., Dragomir, A., Desgagné, A., Blais, L., Rossignol, M., Blouin, J., Moride, Y., Ste-Marie, L.-G. et Fernandès, J. C. (2005). Trends and determinants of antiresorptive drug use for osteoporosis among elderly women. Pharmacoepidemiology and Drug Safety, 14(10), 685–695. http://dx.doi.org/10.1002/pds.1068.
  • Goldstein, M.R., Blais, L., Desgagné, A. et LeLorier, J. (2001). Reductase inhibitors and the risk of cancer-Reply. Archives of Internal Medicine, 161(11), 1460. https://jamanetwork.com/journals/jamainternalmedicine/article-abstract/648302.
  • Blais, L., Desgagné, A. et LeLorier, J. (2000). 3-Hydroxy-3-Methylglutaryl Coenzyme A Reductase inhibitors and the risk of cancer: a nested case-control study. Archives of Internal Medicine, 160(15), 2363–2368. http://dx.doi.org/10.1001/archinte.160.15.2363.
  • Desgagné, A. et LeLorier, J. (1999). Incontinence drug utilization patterns in Québec, Canada. Value in Health, 2(6), 452–458. http://www.valueinhealthjournal.com/article/S1098-3015(10)75536-4/pdf.
  • Desgagné, A., Castilloux, A.-M., Angers, J.-F. et LeLorier, J. (1998). The use of the bootstrap statistical method for the pharmacoeconomic cost analysis of skewed data. Pharmacoeconomics, 13(5 Pt 1), 487–497. http://dx.doi.org/10.2165/00019053-199813050-00002.
Rapports de recherche ou techniques
Autres publications
  • Desgagné, A. et Desjardins, S. (2022). De la théorie à la pratique statistique : mises en situation pour gestionnaires.(3e éd.). Coop UQAM.
    Notes: recueil d'exercices pour le cours MAT2080
  • Desgagné, A. (2021). ACT4400 : 120 exercices avec solutions.(1re éd.). Coop UQAM.
  • Lafaye de Micheaux, P., Tran, V.A. et Desgagné, A. (2017). Package "PoweR".

Département de mathématiques

Le Département de mathématiques de l’UQAM regroupe plus d’une quarantaine de professeurs, et offre 11 programmes au premier cycle et cycles supérieurs en plus de répondre aux besoins de plusieurs autres programmes de premier cycle. Les activités du département, qu'elles soient en recherche ou en enseignement, couvrent un large spectre, incluant la didactique des mathématiques à tous les niveaux scolaires, les mathématiques fondamentales, la statistique, l'actuariat et les mathématiques financières.

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