Frédéric Bertrand

Publications — Communications

Articles & chapitres (sélection récente)

2025

  • J49 — N. Partouche, M. Maumy, T. Chamaraux-Tran, F. Bertrand, F. Schneider, N. Meyer, M. Solis, S. Fafi-Kremer, E. Noll and J. PottecherDoes the IL-6/KL-6 ratio distinguish different phenotypes in COVID-19 Acute Respiratory Distress Syndrome ? An observational study stemmed from prospectively derived clinical, biological, and computed tomographic data, PLoS ONE, (2025) sous presse.

2024

  • J48 — M. Piot, F. Bertrand, S. Guihard, J.-B. Clavier and M. Maumy,Bayesian Network structure learning algorithm for highly missing and non imputable data : Application to breast cancer radiotherapy data, Artificial Intelligence in Medicine, 147:102743, doi:10.1016/j.artmed.2023.102743, (2024)
  • J47 — M. Piot, F. Bertrand et M. Maumy,Bayesian Networks for Acute Toxicity Modeling in the Case of Radiotherapy Treatment of Breast Cancerin Recent Advances in Smart Healthcare (2024), sous presse.
  • J46 — Y. Valero, F. Bertrand and M. Maumy,Introduction to Process Mining for the Improvement of Patient’s Journeysin Recent Advances in Smart Healthcare (2024), sous presse.

2023

  • J45 — Y. Valero, F. Bertrand, et M. Maumy-Bertrand,Concept Drift in Process Data : A Control Chart Approach and Methodology, In Proceedings of the Joint Statistical Meetings 2023,doi:10.5281/zenodo.10002050(2023).
  • J44 — S. de Rose, Ph. Meyer et F. Bertrand,Human Body Shapes Anomaly Detection and Classification Using Persistent Homology, Algorithms, 16(3):161,10.3390/ a16030161(2023)
  • J43 — V. Doyen, A. Poirot, M. Maumy-Bertrand, F. Bertrand, N. Khayath, N. Domis et F. de Blay,Induction of immunosuppressive CD39 but not the trafficking C-C chemokine receptor 4 on Treg during LAR in mite allergic asthma, Allergy (2023), 78(7):2031-2033,doi:10.1111/all.15681.
  • J42 — M. Chion, Ch. Carapito, F. Bertrand,Towards a more accurate differential analysis of multiple imputed proteomics data with mi4limma, in T. Burger, (eds) Statistical Analysis of Proteomic Data. Methods in Molecular Biology, 2426:131-140,10.1007/ 978-1-0716-1967-4_7, Springer Science Business Media - Humana, Berlin, (2023).

2022

  • J41 — B. Vuillemin, F. Bertrand,Identify malfunctions and their possible causes using rules, application to process mining, In Proceedings of the 2022 IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW),doi:10.1109/ICDMW58026.2022. 00023, (2022). 1
  • J40 — Y. Valero, F. Bertrand et M. Maumy,Use of Process Crowding in Conditional WGAN for Remaining Process Events Prediction, SDSS2022, In JSM 2022 Proceedings (2022).
  • J39 — A. Cheviet, N. Doignon-Camus, A. Bonnefond, M. Maumy-Bertrand et F. Bertrand, How visual attention span and phonological skills contribute to N170 print tuning : an EEG study in French dyslexic students, Brain and Language, 234:105176,10. 1016/j.bandl.2022.105176, (2022).
  • J38 — M. Chion M., C. Carapito C et F. Bertrand.Accounting for multiple imputationinduced variability for differential analysis in mass spectrometry-based label-free quantitative proteomics, PLoS Computational Biology, 18(8):e1010420,10.1371/ journal.pcbi.1010420, (2022).
  • J37 — R. Carapito, I. Aouadi, ..., M. Maumy-Bertrand, F. Bertrand, ... et S. Bahram. The MHC class I MICA gene is a histocompatibility antigen in kidney transplantation, Nature Medicine, 28:989–998,doi:10.1038/s41591-022-01725-2, (2022).Impact Factor 82.9.
Afficher les entrées 2021 et antérieures
  • J36 — R. S. Kenett, M. Maumy-Bertrand et F. Bertrand,Les réseaux bayésiens en pratique, dansStatistique et Causalité, sous la direction de F. Bertrand, G. Saporta, C. Thomas-Agnan, Paris : Technip (2021).
  • J35 — F. Bertrand and M. Maumy-Bertrand,Fitting and Cross-Validating Cox Models to Censored Big Data With Missing Values Using Extensions of Partial Least Squares Regression Models. Frontiers in Big Data 4:684794,doi:10.3389/fdata.2021.684794, PMC8591675, (2021).
  • J34 — J. Magnanensi, M. Maumy-Bertrand, N. Meyer et F. Bertrand,New developments in Sparse PLS regression, Frontiers in Applied Mathematics and Statistics 7:693126, doi:10.3389/fams.2021.693126, (2021).
  • J33 — J. Bons, G. Husson, M. Chion, ..., F. Bertrand, B. Picard, Ch. Carapito,Combining label-free and label-based accurate quantifications with SWATH-MS : comparison with SRM and PRM for the evaluation of bovine muscle type effect, Proteomics, doi:10.1002/pmic.202000214, (2021).
  • J32 — C. Schleiss, R. Carapito, ..., M. Maumy-Bertrand, S. Bahram, F. Bertrand, et L. Vallat,Temporal multiomic modelling reveals a B-cell receptor proliferative program in chronic lymphocytic leukemia, Leukemia, 35(5):1463-1474,doi:10.1038/s41375-02101221-5, (2021).
  • J31 — F. Bertrand, I. Aouadi, N. Jung, R. Carapito, L. Vallat, S. Bahram et M. MaumyBertrand,SelectBoost : a general algorithm to enhance the performance of variable selection methods, Bioinformatics, 37(5):659-668,doi:10.1093/bioinformatics /btaa855, (2021).
  • J30 — R. Carapito, I. Aouadi, ..., M. Maumy-Bertrand, F. Bertrand, ... et S. Bahram.Compatibility at amino acid position 98 of MICB reduces the incidence of graft-versushost disease in conjunction with the CMV status, Bone Marrow Transplantation, 55(7):1367-1378,doi:10.1038/s41409-020-0886-5, (2020). 2
  • J29 — C. Schleiss, R. Carapito, ..., F. Bertrand et L. Vallat.A Core Proliferative Program Induced By B-Cell Receptor Stimulation in Chronic Lymphocytic Leukemia Cells. Blood, 134 (Supplement 1):3777,doi:10.1182/blood-2019-126779, (2019).
  • J28 — T.-A. Nengsih, F. Bertrand, M. Maumy-Bertrand et N. Meyer.Determining the Number of Components in PLS Regression on Incomplete Data Set, Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology, 18(6):20180059,doi:10.1515/sagmb2018-0059, (2019).
  • J27 — L.-M. Fornecker, L. Muller, F. Bertrand, N. Paul, A. Pichot, R. Herbrecht, M.-P. Chenard, L. Mauvieux, L. Vallat, S. Bahram, S. Cianférani, R. Carapito et Ch. Carapito,Multi-omics dataset to decipher the complexity of drug resistance in diffuse large B-cell lymphoma, Scientific Report, 9:895,doi:10.1038/s41598-018-37273-4, (2019).
  • J26 — C. Schleiss, W. Ilias, O. Tahar, Y. Guler, L. Miguet, C. Mayeur-Rousse, L. Mauvieux, L.-M. Fornecker, E. Toussaint, R. Herbrecht, F. Bertrand, M. Maumy-Bertrand, T. Martin, S. Fournel, Ph. Georgel, S. Bahram, L. Vallat,BCR-associated factors driving chronic lymphocytic leukemia cells proliferation ex vivo, Scientific Report, 9:701,doi:10.1038/s41598-018-36853-8, (2019).
  • J25 — J. Magnanensi, F. Bertrand, M. Maumy-Bertrand et N. Meyer.A new universal resample stable bootstrap-based stopping criterion for PLS component construction, Statistics and Computing, 27(3):757-774,doi:10.1007/s11222-016-9651-4, (2017).
  • J24 — R. Carapito, . . ., F. Bertrand, . . ., S. Bahram,Matching for the non-conventional MHC-I MICA gene significantly reduces the incidence of acute and chronic GVHD, Blood. 128(15):1979-1986,doi:10.1182/blood-2016-05-719070, (2016).
  • J23 — J. Magnanensi, M. Maumy-Bertrand, N. Meyer et F. Bertrand. A New Bootstrapbased Stopping Criterion in PLS Components Construction InThe Multiple Faces of Partial Least Squares Methods, Proceedings in Mathematics and Statistics,10. 1007/978-3-319-40643-5_18, Springer Verlag, New York (2016).
  • J22 — P. Bastien, F. Bertrand, N. Meyer, M. Maumy-Bertrand.Deviance residuals based sparse PLS and sparse kernel PLS regression for censored data. Bioinformatics, 31(3):397-404,doi:10.1093/bioinformatics/btu660, (2015)
  • J21 — N. Jung, F. Bertrand, S. Bahram, L. Vallat et M. Maumy-BertrandCascade : a R-package to study, predict and simulate the diffusion of a signal through a temporal gene network, Bioinformatics, 30(4):571-573,doi:10.1093/bioinformatics/btt 705, (2014)
  • J20 — F. Bertrand, N. Meyer, M. Beau-Faller, K. El Bayed, N. Izzie-J., M. MaumyBertrand.Régression Bêta PLS. [PLS Beta regression.], J. SFdS, 154(3):143-159, http://www.numdam.org/item/JSFS_2013__154_3_143_0/, (2013)
  • J19 — J. Grenèche, J. Krieger, F. Bertrand, C. Erhardt, M. Maumy, P. TassiEffect of continuous positive airway pressure treatment on short-term memory performance over 24 h of sustained wakefulness in patients with obstructive sleep apnea-hypopnea syndrome, Sleep Med., 14(10):964-72,doi:10.1016/j.sleep.2013.07.002, (2013)
  • J18 — L. Vallat, C.A. Kemper, N. Jung, F. Bertrand, N. Meyer, A. Pocheville, J.W. Fisher, J.G. Gribben, et S. Bahram,Reverse-engineering the genetic circuitry of a cancer 3 cell with predicted intervention in chronic lymphocytic leukemia, PNAS, 110(2):459464,doi:10.1073/pnas.1211130110, (2013)
  • J17 — Ph. Kuntzmann, J. Barbe, M. Maumy-Bertrand et F. BertrandLate harvest as factor affecting esca and botryosphaeria dieback prevalence of vineards in the Alsace region of France, Vitis, 52(4):197-204,doi:10.5073/vitis.2013.52.197-204, (2013)
  • J16 — C. Zimmer, M. Boos, F. Bertrand, J.P. Robin and O. Petit,Behavioural adjustment in response to increased predation risk : A study in three duck species, PLoS ONE, 6(4) :e18977,doi:10.1371/journal.pone.0018977, (2011)
  • J15 — J. Greneche, J. Krieger, F. Bertrand, C. Erhardt, M. Maumy, P. Tassi,Short-term memory performances during sustained wakefulness in patients with Obstructive Sleep Apnea-Hypopnea Syndrome, Brain and Cognition, 75(1):39-50,doi:10.1016/j.ba ndc.2010.10.003, (2011)
  • J14 — J. Grenèche, J. Krieger, F. Bertrand, C. Erhardt, A. Muzet, P. Tassi,Effect of continuous positive airway pressure treatment on the subsequent EEG spectral power and sleepiness over sustained wakefulness in patients with obstructive sleep apneahypopnea syndrome, Clin Neurophysiol, 122(5):958-965,doi:10.1016/j.clinph.2010. 09.003, (2011)
  • J13 — N. Meyer, M. Maumy-Bertrand, F. BertrandComparaison de variantes de régressions logistiques PLS et de régression PLS sur variables qualitatives : application aux données d'allélotypage, Journal de la SFdS, 151(2):1-18,http://www.numdam .org/item/JSFS_2010__151_2_1_0/, (2010)
  • J12 — F. Bertrand, M. Maumy-BertrandUsing Partial Triadic Analysis for Depicting the Temporal Evolution of Spatial Structures : Assessing Phytoplankton Structure and Succession in a Water Reservoir, CS-BIGS, 4(1):23-43,http://csbigs.fr/arti cle/view/286, (2010)
  • J11 — F. Bertrand,Weakly Invariant Designs, Rotatable Designs and Polynomial Designs, in Algebraic methods in statistics and probability II, Contemporary mathematics, American Mathematical Society, 516:49-60,doi:10.1090/conm/516/10165, (2010).
  • J10 — A. Rolland, F. Bertrand, M. Maumy-Bertrand, S. JacquetAssessing phytoplankton structure and spatio-temporal dynamics in a freshwater ecosystem using a powerful multiway statistical analysis, Water Research, 43(13):3155-3168,doi:10.1016/j.watr es.2009.03.049, (2009)
  • J9 — F. Bertrand,G-invariance faible et isovariance en planification expérimentale, Comptes Rendus Mathématique, 347(1-2):93-98,doi:10.1016/j.crma.2008.09.027, (2009)
  • J8 — O. Petit, F. Bertrand and B. Thierry,Social play in crested and Japanese macaques : testing the covariation hypothesis, Developmental Psychobiology, 50(4):399-407,10. 1002/dev.20305, (2008)
  • J7 — S. Giroud, S. Blanc, F. Aujard, F. Bertrand, C. Gilbert and M. Perret,Chronic food shortage and seasonal modulations of daily torpor and locomotor activity in the grey mouse lemur (Microcebus murinus), AJP-Regulatory, Integrative and Comparative Physiology, 294, R1958-R1967,doi:10.1152/ajpregu.00794.2007, (2008). 4
  • J6 — F. Bertrand, M. Maumy, L. Fussler, N. Kobes, S. Savary, J. GrosmanÉtude statistique des données collectées par l’Observatoire National des Maladies du Bois de la Vigne, Journal de la SFdS, 149(4):73-106,http://www.numdam.org/item/JSFS _2008__149_4_73_0/, (2008)
  • J5 — L. Fussler, N. Kobes, F. Bertrand, M. Maumy, J. Grosman, S. SavaryA Characterization of Grapevine Trunk Diseases in France from Data Generated by the National Grapevine Wood Diseases Survey, Phytopathology, 98(5):571-579,doi:10.1094/PHYTO98-5-0571, (2008)
  • J4 — F. Bertrand,Problèmes de construction de type polynomial II – Quelques résultats d'existence de plans sphériques isovariants exacts, Comptes Rendus Mathématique, 346(23-24):1289-1293,doi:10.1016/j.crma.2008.09.029, (2008)
  • J3 — F. Bertrand,Problèmes de construction de type polynomial I – Caractérisations polynomiales des propriétés usuelles d'un plan, Comptes Rendus Mathématique, 346(21-22):1181-1186,doi:10.1016/j.crma.2008.09.028, (2008)
  • J2 — F. Bertrand, M. Maumy, L. Fussler, N. Kobes, S. Savary, J. GrosmanUsing Factor Analyses to Explore Data Generated by the National Grapevine Wood Diseases Survey, CS-BIGS, 1(2):183-202,http://csbigs.fr/article/view/380, (2007)
  • J1 — F. Bertrand, M. Maumy,Développements d'Edgeworth de deux estimateurs d'une proportion de mesures, C. R. Math. Acad. Sci. Paris, Ser. I, 345(7):399-404,10. 1016/j.crma.2007.07.017, (2007)

Conférences internationales (sélection 2024–2022)

2024

  • I110 — M. Maumy and F. Bertrand, An Improvement for Variable Selection in GAMLSS Models and Quantile Regression, 2024 Joint Statistical Meetings à Portland, USA, du 03 au 08 Août 2024.
  • I109 — F. Bertrand, E. Logosha and M. Maumy, Global Sensitivity Analysis in Several Random Settings, 2024 Joint Statistical Meetings à Portland, USA, du 03 au 08 Août 2024.
  • I108 — M. Maumy and F. Bertrand, Patterns : Deciphering Biological Networks with Patterned Heterogeneous (multiOmics) Measurements, BioC2024 Annual Conference, Grand Rapids, USA, du 24 au 26 juillet 2024.
  • I107 — F. Bertrand, E. Logosha and M. Maumy, Sobol4RV : sensitivity in random settings, BioC2024 Annual Conference, Grand Rapids, USA, du 24 au 26 juillet 2024.
  • I106 — M. Maumy, E. Logosha and F. Bertrand, Extension of sensitivity analysis to uncertainties in distribution parameters, ISMB 2024, Montréal, Canada, du 12 au 16 juillet 2024.
  • I105 — F. Bertrand and M. Maumy, MultiOmics Patterned Heterogeneous Networks, ISMB 2024, Montréal, Canada, du 12 au 16 juillet 2024.
  • I104 — P. Michaux, M. Maumy, C. Mazzara, F. Bertrand and M. Piot, Auto-encodeur pour compression de matrices de doses issues de radiothérapie du sein, Computational Biology of Cancer – BioSyL 2024 (COBICA) à Grenoble, le 18 mars 2024.

2023

  • I103 — Y. Valero, F. Bertrand and M. Maumy, Simulation of unit journeys using process crowding in Generative Adversarial Networks, ML4PM 2023 Fourth International Workshop on Leveraging Machine Learning in Process Mining à Rome, Italie, du 23 au 27 Octobre 2023.
  • I102 — F. Bertrand and M. Maumy, Improving Variable Selection in Beta Regression Models using Correlated Resampling, 2023 Joint Statistical Meetings à Toronto, Canada, du 05 au 10 Août 2023.
  • I101 — M. Maumy and F. Bertrand, PLS models and their extension for big data, 2023 Joint Statistical Meetings à Toronto, Canada, du 05 au 10 Août 2023.
  • I100 — Y. Valero, M. Maumy and F. Bertrand, Concept Drift in Process Data : A Control Chart Approach and Methodology, 2023 Joint Statistical Meetings à Toronto, Canada, du 05 au 10 Août 2023.
  • I99 — F. Bertrand and M. Maumy, SelectBoost4Beta : Improving variable selection in beta regression models, BioC2023 Annual Conference, Boston (USA), du 2 au 4 août 2023.doi:10.7490/f1000research.1119552.1.
  • I98 — M. Maumy and F. Bertrand, bigPLS : Fitting and Cross-validating PLS based Cox models to censored big data, BioC2023 Annual Conference, Boston (USA), du 2 au 4 août 2023.doi:10.7490/f1000research.1119546.1. 9
  • I97 — Y. Valero, M. Maumy and F. Bertrand, Predictive Process Model Explainability : The Case of Crowding and Design of Experiments, 3rd Workshop on Data Science and Applications, Data Science Institure, à Troyes, le 12 juillet 2023.
  • I96 — M. Piot, F. Bertrand and M. Maumy, Bayesian Network Structure Learning Algorithm for Highly Missing and non-imputable Categorical Data, 3rd Workshop on Data Science and Applications, Data Science Institure, à Troyes, le 12 juillet 2023.
  • I95 — M. Piot, F. Bertrand, S. Guihard, J.-B. Clavier, and Myriam Maumy, Bayesian Network Structure Learning Algorithm for Highly Missing and Unimputable Data : Application to Breast Cancer Radiotherapy Data, KR4H2023 : 13th International Workshop on Knowledge Representation for Health Care à Portoroz, Slovenia, le 15 juin 2023, in conjunction with the Artificial Intelligence in Medicine conference AIME2023.
  • I94 — E. Logosha, M. Maumy and F. Bertrand, Sensitivity Analysis of Stochastic Simulator in the Case of Sales Date Prediction, 49th International Conference Applications of Mathematics in Engineering and Economics à Sozopol, Bulgarie, du 10 au 16 Juin 2023.
  • I93 — Y. Valero, M. Maumy and F. Bertrand, Use of Process Crowding in Conditional WGAN for Remaining Process Evets Prediction, 22nd ECMI COnference on Industrial and Applied Mathematics à Wroclaw, Pologne, du 26 au 30 Juin 2023.
  • I92 — M. Piot, F. Bertrand and M. Maumy, Learning Bayesian Network Structure from Highly Missing Data without Imputation, JFRB 2023 : 11èmes Journées Francophones sur les Réseaux Bayésiens et les Modèles Graphiques Probabilistes à Nantes (France), du 1er au 2 juin 2023.
  • I91 — Y. Valero, M. Maumy and F. Bertrand, Predictive Process Model Explainability : The Case of Crowding and Design of Experiments, Workshop on Statistical Data Science, Darmst ¨adter Institut f ¨ur Statistik und Operations Research, à Darmstadt (Allemagne), du 11 au 12 mai 2023.

2022

  • I90 — B. Vuillemin and F. Bertrand,Identify malfunctions and their possible causes using rules, application to process mining, 2022 IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW) à Orlando, USA, du 1 au 4 Décembre 2022.
  • I88 — E. Logosha, M. Maumy, F. Bertrand, Sensitivity analysis and Sobol’s indices determination in the case of the stochastic simulator, 2nd Data Science Workshop, Data Science Institute à Troyes du 29 au 30 septembre 2022.
  • I87 — B. Vuillemin, F. Bertrand, A framework for preprocessing event logs for deep learning, 2nd Data Science Workshop, Data Science Institute à Troyes du 29 au 30 septembre 2022.
  • I86 — Y. Valero, F. Bertrand and M. Maumy, Process Crowding : Feature Engineering for Improved Process Predictions, 2nd Data Science Workshop, Data Science Institute du 29 au 30 septembre 2022. 10
  • I85 — F. Bertrand, New insights in Data Science (invited), 2nd Workshop on Data Science and Applications, EUt+ Data Science Lab à Troyes du 29 au 30 septembre.
  • I84 — Y. Valero, L. Ebongue Ebaha, F. Bertrand and M. Maumy, Reinforcement learning for next best action recommendation in process data, 24th International Conference on Computational Statistics à Bologne, Italie, du 23 au 26 Août 2022.
  • I83 — E. Logosha, F. Bertrand and M. Maumy, Sensitivity analysis using discrete event simulation on the selling times of a fraction of a stock, 24th International Conference on Computational Statistics à Bologne, Italie, du 23 au 26 Août 2022.
  • I82 — F. Fahs, F. Bertrand and M. Maumy-Bertrand, Forecasting electricity consumption at household level, 24th International Conference on Computational Statistics à Bologne, Italie, du 23 au 26 Août 2022.
  • I81 — M. Maumy and F. Bertrand, Using correlated resampling to improve variable selection for linear and generalized linear models, 24th International Conference on Computational Statistics à Bologne, Italie, du 23 au 26 Août 2022.
  • I80 — F. Bertrand and M. Maumy, Bootstrap-based hyper parameter tuning for sparse partial least squares regular or generalized regressions, 24th International Conference on Computational Statistics à Bologne, Italie, du 23 au 26 Août 2022.
  • I79 — F. Bertrand and M. Maumy, Expanding sparse partial least squares regression using dynamic bootstrap, 2022 Joint Statistical Meetings à Washington DC (USA), du 06 au 11 Août 2022.
  • I78 — M. Maumy and F. Bertrand, Robustifying and Increasing Performance of Models for a Categorical Response Using Improved Variable Selection, 2022 Joint Statistical Meetings à Washington DC (USA), du 06 au 11 Août 2022.
  • I77 — Y. Valero, F. Bertrand and M. Maumy, Feature Engineering Approach for Learning and Predicting Process Units with Two Timestamps, 2022 Joint Statistical Meetings à Washington DC (USA), du 06 au 11 Août 2022.
  • I76 — F. Bertrand and M. Maumy, bootPLS : Bootstrap Hyperparameter Selection for PLS Models and Extensions, BioC2022 Annual Conference, hybride depuis Seattle (USA), du 27 au 29 juillet 2022.doi:10.7490/f1000research.1119028.1.
  • I75 — M. Maumy and F. Bertrand, SelectBoost, A General Algorithm to Enhance the Performance of Variable Selection Methods in Biological Network Reverse Engineering, BioC2022 Annual Conference, hybride depuis Seattle (USA), du 27 au 29 juillet 2022.doi:10.7490/f1000research.1119029.1.
  • I74 — F. Bertrand and M. Maumy, Dynamic Bootstrap-Based Extensions of Sparse Partial Least Squares Regression, SIAM AN 2022, à Pittsburgh (USA), du 11 au 15 juillet 2022.
  • I73 — M. Maumy and F. Bertrand, Improving Variable Selection for Finding Robust Model-Based Classifications, SIAM AN 2022, à Pittsburgh (USA), du 11 au 15 juillet 2022.
  • I72 — F. Bertrand and M. Maumy, bootPLS : Bootstrap Hyperparameter Selection for PLS Models and Extensions, useR ! 2022 virtuel, du 20 au 23 Juin 2022. 11
  • I71 — M. Maumy and F. Bertrand, SelectBoost : A General Algorithm to Enhance the Performance of Variable Selection Methods in Correlated Datasets, useR ! 2022 virtuel, du 20 au 23 Juin 2022.
  • I70 — Y. Valero, F. Bertrand and M. Maumy, Adding Covariables and Learning Rules to GAN for Process Units’ Suffix Predictions, à ENBIS 2022, du 26 au 30 juin 2022 à Trondheim, Norvège.
  • I69 — E. Logosha, M. Maumy and F. Bertrand, Deriving Confidence Intervals for Selling a Fraction of a Stock Using Discrete Event Simulation Techniques, 48th International Conference on Applications of Mathematics in Engineering and Economics, du 07 au 13 Juin 2022 à Sozopol (Bulgarie).
  • I68 — Y. Valero, F. Bertrand and M. Maumy, Use of Process Crowding in Conditional WGAN for Remaining Process Events Prediction, SDSS 2022, du 07 au 10 juin 2022 à Pittsburgh (USA).
  • I67 — B. Vuillemin and F. Bertrand, Malfunction Analysis in Processes Based on Rule Mining, SDSS 2022, du 07 au 10 juin 2022 à Pittsburgh (USA).
  • I66 — Y. Valero, F. Bertrand and M. Maumy-Bertrand, Wasserstein GAN for the Prediction of Process Units’ Journeys, 1st Data Science Workshop, Data Science Institute à Troyes le 18 janvier 2022.
  • I65 — M. Piot, F. Bertrand and M. Maumy, Bayesian Networks for Acute Toxicity Modeling in the Case of Radiotherapy Treatment of Breast Cancer, 1st Data Science Workshop, Data Science Institute à Troyes le 18 janvier 2022.
Afficher les entrées 2021 et antérieures
  • I64 — F. Bertrand, M. Maumy-Bertrand and Y. Valero, Introduction to Process Mining for the Improvement of Patient’s Journeys, SHeIC 2021 Smart Healthcare International Conference, du 01 au 03 décembre 2021.
  • I63 — M. Piot, F. Bertrand and M. Maumy-Bertrand, Bayesian Networks for Acute Toxicity Modeling in the Case of Radiotherapy Treatment of Breast Cancer, SHeIC 2021 Smart Healthcare International Conference, du 01 au 03 décembre 2021.
  • I62 — F. Bertrand and M. Maumy, A New Algorithm to Decipher Patterned Heterogenous Networks, 2021 Joint Statistical Meetings virtuel, du 08 au 12 Août 2021.
  • I61 — M. Maumy and F. Bertrand, Improving Variable Selection in Linear Models Using the Select Boost Algorithm, 2021 Joint Statistical Meetings virtuel, du 08 au 12 Août 2021.
  • I60 — F. Bertrand and M. Maumy, The Select Boost Algorithm Improves Variable Selection in Linear Models, 2021 SIAM Annual Meeting (AN21) virtuel, du 19 au 23 Juillet 2021.
  • I59 — M. Maumy and F. Bertrand, A New Algorithm for Reverse-Engineering Patterned Heterogenous Networks, 2021 SIAM Annual Meeting (AN21) virtuel, du 19 au 23 Juillet 2021.
  • I58 — F. Bertrand and M. Maumy, Partial Least Squares Regression for Beta Regression Models, useR ! 2021 virtuel, du 5 au 9 Juillet 2021.https://user2021.r-projec t.org/participation/technical_notes/t138/technote/. 12
  • I57 — M. Maumy and F. Bertrand, Network Reverse Engineering with Approximate Bayesian Computation, useR ! 2021 virtuel, du 5 au 9 Juillet 2021.https://user2021.rproject.org/participation/technical_notes/t164/technote/.
  • I56 — F. Fahs, F. Bertrand and M. Maumy, Prévision de la consommation d'électricité à l’échelle individuelle dans les secteurs résidentiel et tertiaire, p187-199 in Conférence Internationale Francophone sur la Science des Données (CIFSD) Actes de la 9e édition.Éditeur Mohamed Quafafou, à Marseille (France), du 9 au 11 juin 2021.
  • I55 — E. Logosha, S. Malblanc, F. Bertrand, M. Maumy-Bertrand, C. Abidon et S. LouiseAdèle, Utilisation de la science des données pour analyser des bases de données d'un observatoire du vignoble fran¸ cais, p161-172 in Conférence Internationale Francophone sur la Science des Données (CIFSD) Actes de la 9e édition.Éditeur Mohamed Quafafou, à Marseille (France), du 9 au 11 juin 2021.
  • I54 — T.A. Nengsih, F. Bertrand, and M. Maumy-Bertrand, N. Meyer, Influence of Missing Data on Determining the Number of Components for a PLS Regression on MCAR and MAR mechanism, Virtual Data Science Summer School DS3 2021, à Palaiseau, du 4 au 9 Janvier 2021.
  • I53 — F. Bertrand, M. Maumy, Selectboost : Enhance the Performance of Variable Selection in Correlated Datasets, useR ! 2020 à Saint-Louis, cancelled.
  • I52 — M. Maumy, F. Bertrand, networkABC : Network Reverse Engineering with Approximate Bayesian Computation, useR ! 2020 à Saint-Louis, cancelled.
  • I51 — F. Bertrand, M. Maumy, Deciphering Biological Networks with Patterned Heterogeneous (multiOmics) Measurements, useR ! 2020 à Saint-Louis, cancelled.
  • I50 — M. Chion, C. Carapito, F. Bertrand, Dealing with imputation-caused variance using moderated t-test, useR ! 2020, cancelled à Saint-Louis.
  • I49 — T.A. Nengsih, F. Bertrand, and M. Maumy-Bertrand, N. Meyer, Influence of Missing Data on Determining the Number of Components for a PLS Regression on MCAR and MAR mechanism, The 19th Annual Conference of the European Network for Business and Industrial Statistics, à Budapest (Hongrie), du 2 au 4 septembre 2019.
  • I48 — F. Fahs, Maumy-Bertrand, J.-B. Wahl, F. Bertrand, Energy consumption analysis, International Congress on Industrial and Applied Mathematics, à Valence (Espagne), du 15 au 19 juillet 2019.
  • I47 — C. Caldini-Queiros, Z. Belhachmi, F. Bertrand, V. Chabannes, F. Fahs, Ph. Helluy, R. Hild, M. Maumy-Bertrand, C. Prud'homme, J.-B. Wahl, Center of Modeling and Simulation of Strasbourg, International Congress on Industrial and Applied Mathematics, à Valence (Espagne), du 15 au 19 juillet 2019.
  • I46 — F. Bertrand, M. Maumy, Missing data and variational auto-encoders : a case study, Data Science Summer School 2019, à Palaiseau, du 24 au 28 Juin 2019.
  • I45 — T.A. Nengsih, F. Bertrand, and M. Maumy-Bertrand, N. Meyer, The Performance of Different Algorithms to Determine the Number of Components for a PLS Regression on MCAR and MAR mechanism, Statlearn 2019 à Grenoble, du 4 au 5 avril 2019. 13
  • I44 — T. A. Nengsih, F. Bertrand, M. Maumy-Bertrand, et N. Meyer, A Comparison of Determining the Number of Components of a PLS Regression for MAR Mechanism, 18th Annual Conference of the European Network for Business and Industrial Statistics à Nancy, du 2 au 6 Septembre 2018.
  • I43 — T. A. Nengsih, F. Bertrand, M. Maumy-Bertrand, et N. Meyer, Determining the number of components of a PLS regression on incomplete data, 23rd International Conference on Computational Statistics à Iasi, Roumanie, du 28 au 31 Août 2018.
  • I42 — T. A. Nengsih, F. Bertrand, M. Maumy-Bertrand, et N. Meyer, A Comparison of Determining the Number of Components of a PLS Regression with MCAR mechanism, 10ème Assises France-Indonesia (The Joint Working Group (JWG) for Cooperation in Higher Education, Research and Innovation) à Poitiers, du 26 au 28 Juin 2018.
  • I41 — F. Bertrand, M. Maumy-Bertrand, Robust algorithms for partial least squares generalized linear regression, JSM 2018, à Vancouver (USA), du 28 juillet au 2 août 2018.
  • I40 — M. Maumy-Bertrand, F. Bertrand, Number of components for Partial Least Squares generalized linear models with missing data, JSM 2018, à Vancouver (USA), du 28 juillet au 2 août 2018.
  • I39 — F. Bertrand, M. Maumy-Bertrand, Robustifying Partial Least Square Generalized Linear Regression, SIAM AN 2018, à Portland (USA), du 9 au 13 juillet 2018.
  • I38 — M. Maumy-Bertrand, F. Bertrand, Choosing the Number of Components for PLSGR Models : Influence of Missing Values, SIAM AN 2018, à Portland (USA), du 9 au 13 juillet 2018.
  • I37 — F. Bertrand, M. Maumy-Bertrand, Bootstrapping and Cross-Validating Generalized PLS regressions using GPU, Joint Statistical Meeting 2017, à Baltimore (USA), du 29 juillet au 3 août 2017.
  • I36 — M. Maumy-Bertrand, F. Bertrand, GPU-based Approximate Bayesian Computation algorithms for network reverse-engineering, Joint Statistical Meeting 2017, à Baltimore (USA), du 29 juillet au 3 août 2017.
  • I35 — F. Bertrand, M. Maumy-Bertrand, Bootstrapping and Cross-Validating Generalized PLS regressions using GPU, Bioc 2017, à Boston (USA), du 26 au 28 juillet 2017.
  • I34 — M. Maumy-Bertrand, F. Bertrand, GPU-based Approximate Bayesian Computation algorithms for network reverse-engineering, Bioc 2017, à Boston (USA), du 26 au 28 juillet 2017.
  • I33 — F. Bertrand, M. Maumy-Bertrand, Bootstrapping and Cross-Validating Generalized PLS regressions using GPU, SIAM AN 2017, à Pittsburgh (USA) du 10 au 14 juillet 2017.
  • I32 — M. Maumy-Bertrand, F. Bertrand, GPU-based Approximate Bayesian Computation algorithms for network reverse-engineering, SIAM AN 2017, à Pittsburgh (USA) du 10 au 14 juillet 2017.
  • I31 — Rapha ¨el Carapito, et al.. Matching for the Non-Conventional Mhc-I Mica Gene Significantly Reduces the Incidence of Acute and Chronic Gvhd. 31st European Immunogenetics and Histocompatibility Conference (EFI) 25th Annual Meeting of 14 the German Society for Immunogenetics (DGI) 30 mai - 2 juin 2017, Mannheim / Heidelberg, pp.350-351, Mannheim, Germany, (2017)
  • I30 — F. Bertrand, T.A. Nengsih, M. Maumy-Bertrand, N. Meyer, Influence of Missing Data on the Estimation of the Number of Components of a PLS Regression,Book of Abstracts of the 17th Applied Stochastic Models and Data Analysis International Conference, p.90, à London (UK), du 6 au 9 juin 2017.
  • I29 — F. Bertrand, N. Meyer, M. Maumy-Bertrand, Influence of Missing Data on the Estimation of the Number of Components of a PLS Regression, 22rd International Conference on Computational Statistics, à Oviedo (Espagne), du 23 au 26 août 2016.
  • I28 — M. Maumy-Bertrand, N. Jung, F. Bertrand, K. Musayeva, New insights in Approximate Bayesian Computation algorithms for network reverse-engineering, 22rd International Conference on Computational Statistics, à Oviedo (Espagne), du 23 au 26 août 2016.
  • I27 — J. Magnanensi, M. Maumy-Bertrand, N. Meyer, F. Bertrand, New developments of sparse PLS regressions, CMStatistics 2015, à London (UK), du 12 au 14 décembre 2015.
  • I26 — F. Bertrand, P. Bastien, M. Maumy-Bertrand, Cross validating extensions of kernel, sparse or regular partial least squares regression models to censored data, CMStatistics 2015, à London (UK), du 12 au 14 décembre 2015.
  • I25 — P. Bastien, F. Bertrand, N. Meyer, M. Maumy-Bertrand, Deviance residuals based sparse PLS and sparse kernel PLS regression for censored data, 60th World Statistics Congress, ISI 2015, à Rio de Janeiro (Brésil), du 26 au 31 juillet 2015.
  • I24 — M. Maumy-Bertrand, J. Magnanensi, N. Meyer, F. Bertrand, Bootstrap technique and number of PLS or PLSGLR components selection, Compstat, 21st International Conference on Computational Statistics, à Genève (Suisse) du 19 au 22 août 2014.
  • I23 — F. Bertrand, P. Bastien, M. Maumy-Bertrand, Cross-validated partial least squares models and their extensions with censored data, Compstat, 21st International Conference on Computational Statistics, à Genève (Suisse) du 19 au 22 août 2014.
  • I22 — M. Maumy-Bertrand, N. Jung, F. Bertrand, Cascade : a R-package to study, predict and simulate the diffusion of a signal through a temporal gene network. The R User Conference UCLA, à Los Angeles (États-Unis) du 01 au 03 juillet 2014.
  • I21 — F. Bertrand, M. Maumy-Bertrand, N. Meyer, plsRcox, Cox-Models in a high dimensional setting in R, The R User Conference UCLA, à Los Angeles (États-Unis) du 01 au 03 juillet 2014.
  • I20 — F. Bertrand, M. Maumy-Bertrand, N. Meyer, plsRglm, PLS generalized linear models for R, The R User Conference UCLA,à Los Angeles (États-Unis) du 01 au 03 juillet 2014.
  • I19 — P. Bastien, F. Bertrand, N. Meyer, M. Maumy-Bertrand, Deviance residuals based sparse PLS and sparse kernel PLS regression for censored data, Meeting annuel de la Société de statistique du Canada, à Toronto (Canada), du 25 au 28 mai 2014. 15
  • I18 — J. Magnanensi, F. Bertrand, M. Maumy-Bertrand, N. Meyer, A new bootstrap based stopping criterion in PLS components construction, The 8th International Conference on Partial Least Squares and Related Methods, à Paris (France), du 26 au 28 mai 2014.
  • I17 — P. Bastien, F. Bertrand, N. Meyer, M. Maumy-Bertrand, Deviance residuals based sparse PLS and sparse kernel PLS regression for censored data, The 8th International Conference on Partial Least Squares and Related Methods, à Paris (France), du 26 au 28 mai 2014.
  • I16 — F. Bertrand, N. Jung, M. Maumy-Bertrand, L. Vallat, Predicted intervention in a cancer genetic program, The 14th International Conference on Systems Biology, à Copenhague (Danemark), du 30 août au 03 septembre 2013.
  • I15 — F. Bertrand, N. Meyer, M. Maumy-Bertrand, Kernel PLS GLM Regressions, ENBIS 2012, à Ljublana (Slovénie), (2012)
  • I14 — P. Kuntzmann, J. Barbe, M. Maumy-Bertrand, F. Bertrand, Cultural practices affecting esca and Botryosphaeria dieback prevalence of vineyards in the Alsace region of France. The 8th International Workshop on Grapevine Trunk Diseases, à Valence (Espagne), du 18 au 21 juin 2012.
  • I13 — F. Bertrand, M. Maumy-Bertrand, N. Meyer, Kernel PLS Beta Regressions, CAC 2012, à Budapest (Hongrie), du 25 au 29 juin 2012.
  • I12 — F. Bertrand, M. Maumy-Bertrand, N. Meyer, M. Beau-Faller, PLS Beta Regression, AGROSTAT 2012, à Paris (France), du 28 février au 02 mars 2012.
  • I11 — F. Bertrand, M. Maumy-Bertrand, N. Meyer, plsRglm, PLS generalized linear models for the R language, CAC-2010 Book of Abstracts. Twelfth International Conference on Chemometrics in Analytical Chemistry, Anvers : Belgique (2010).
  • I10 — F. Bertrand, M. Maumy, N. Meyer. plsRglm, modèles linéaires généralisés PLS sous R, Proceedings of the 11th European Symposium on Statistical Methods for the Food Industry (11èmes journées Européennes Agroindustrie et Méthodes Statistiques). AGROSTAT 2010, Benevento : Italie (2010).
  • I9 — F. Bertrand, M. Maumy, A. Rolland, S. Jacquet. Using multitable techniques for assessing Phytoplankton Structure and Succession in the Reservoir Marne (Seine Catchment Area, France). First joint meeting of the Société Francophone de Classification and the Classification And Data Analysis Groupe of SIS, Jun 2008, Caserta, Italy. 2008.
  • I8 — F. Bertrand, M. Maumy. Decision rules based on the estimate of a proportion of measurements. 11th Conference on Chemometrics in Analytical Chemistry, Jul 2008, Montpellier, France. 2, pp.245 - 249, 2008.
  • I7 — F. Bertrand. Weakly invariant designs and polynomial designs. Joint Meeting of the Statistical Society of Canada and the Société Fran¸ caise de Statistique, May 2008, Ottawa, Canada.
  • I6 — F. Bertrand, M. Maumy, J. Grosman. Using Factor Analyses to explore data generated by the National Grapevine Wood Diseases Survey. Joint Meeting of the Statistical Society of Canada and the Société Fran¸ caise de Statistique, May 2008, Ottawa, Canada. 16
  • I5 — F. Bertrand, M. Maumy, H. Souaifi, J.-P. Bidon. High-performance Method to Predict Sales of Fast-moving Sales Goods. Joint Meeting of the Statistical Society of Canada and the Société Fran¸ caise de Statistique, May 2008, Ottawa, Canada.
  • I4 — A. Rolland, F. Bertrand, S. Jacquet. Powerful statistical tools to analyse phytoplankton dynamics in the Marne reservoir (Seine catchment area, France). 2008 American Society of Limnology and Oceanography Summer Meeting, Jun 2008, StJohn’s, Canada.
  • I3 — L. Fussler, N. Kobes, F. Bertrand, M. Maumy, J. Grosman, et al.. A characterization of grapevine trunk diseases in France from data generated by the National Grapevine Wood Diseases Survey. APS/SON Joint Meeting 2007, 2007, San Diego, United States.
  • I2 — A. Rolland, F. Bertrand, J.-C. Druart, M. Maumy, S. Jacquet. A powerful multitable approach for assessing phytoplankton structure and dynamics in the reservoir Marne (Seine catchment area, France). 30th Congress of the International Association of Theoretical and Applied Limnology, Aug 2007, Montréal, Canada.
  • I1 — A. Rolland, F. Bertrand, M. Maumy, S. Jacquet. Phytoplankton Structure and Succession in the Reservoir Marne (Seine Catchment Area, France) : A Multitable Approach. Fifth Symposium for European Freshwater Sciences, Jul 2007, Palerme, Italy. 2007. Conférences nationales

Conférences nationales (sélection 2024–2019)

2024

  • N31 — Elizaveta Logosha, Myriam Maumy, Frédéric Bertrand, Using the MBPCA-OS method on French real estate data to detect the relations between price and Energy and Climate Performance labels, Technological Systems, Sustainability and Safety (TS3), à Paris, du 6 au 7 février 2024.

2023

  • N30 — M. Piot, F. Bertrand and M. Maumy, A Bayesian Network Structure Learning Algorithm for Highly Missing and Unimputable Categorical Data, 5ème Symposium du GdR MaDICS, à Troyes, du 24 au 25 mai 2023.
  • N29 — Y. Valero, F. Bertrand and M. Maumy, Méthodologie et cartes de contrôle pour la détection du concept drift dans la donnée de processus, 5ème Symposium du GdR MaDICS, à Troyes, du 24 au 25 mai 2023.
  • N28 — E. Logosha, M. Maumy and F. Bertrand, Analyse de sensibilité du simulateur stochastique dans le cadre de la prédiction des dates de vente, 5ème Symposium du GdR MaDICS, à Troyes, du 24 au 25 mai 2023.
  • N27 — M. Piot, S. Guihard, J.B. Clavier, F. Bertrand, M. Maumy, R. Eugène, G. Oliver, M. Bruand, A. Laville, V. Bourbonne, R. Sun, S. Wong, L. Vaugier, S. Thureau, E. Mesny, Y. Ghannam, M. Tonneau, C. Zobouyan, A. Ruffier, Utilisation des données de vie réelle en radiothérapie mammaire dans l’enseigneemnt supérieur : une collaboration UTT / UNITRAD / SFJRO, 34ème Congrès de la Société Fran¸ caise de Radiothérapie Oncologique, à Montpellier, du 20 au 22 septembre 2023. 17
  • N26 — M. Piot, S. Guihard, J.B. Clavier, F. Bertrand, I. Issoufaly, M. Benchalal, M. Bruand, Y. Pointreau, G. Girault, C. Mazzara, M. Maumy, P. Meyer, R. Eugène, J. Thariat, Combinaison des réseaux bayésiens et de connaissances d’experts dans l’explication des toxicités en radiothérapie mammaire, 34ème Congrès de la Société Fran¸ caise de Radiothérapie Oncologique, à Montpellier, du 20 au 22 septembre 2023.

2022

  • N25 — M. Piot, F. Bertrand, M. Maumy, JB. Clavier, C. Mazzara, R. Eugène, S. Guihard, Utilisation des Réseaux Bayésiens pour la modélisation des toxicités des irradiations mammaires à partir des données du data farming d’UNITRAD. 33ème Congrès de la Société Fran¸ caise de Radiothérapie Oncologique, à Paris, du 28 au 30 septembre 2022.
Afficher les entrées 2021 et antérieures
  • N24 — M. Chion, J. Bons, M. Bonnet, M. Maumy-Bertrand, Ch. Carapito, F. Bertrand, Modèle de régression par spline monotone pour données de protéomique quantitative, Journées de Statistique 2021 – 7 au 11 juin 2021 – En ligne.
  • N23 — M. Chion, J. Bons, M. Bonnet, M. Maumy-Bertrand, Ch. Carapito, F. Bertrand, Using monotone spline smoothing to combine label-free and label-based accurate quantifications with DIA-MS : application to bovine muscle samples, e-Chimiométrie 2021, du 2-3 février 2021.
  • N22 — M. Chion, F. Bertrand, C. Carapito, Imputation multiple et prise en compte de l’incertitude pour les données de protéomique quantitative, Journées Statistique & Santé, à Paris, du 10 au 11 octobre 2019.
  • N21 — M. Chion, L. Muller, N. Pythoud, C. Carapito, F. Bertrand, Dealing with imputationcaused variance in quantitative proteomics data, Spectrométrie de Masse et Analyse Protéomique (SMAP) 2019, à Strasbourg, du 16 au 19 septembre 2019.
  • N20 — M. Chion, C. Carapito, F. Bertrand, Imputation multiple et prise en compte de l’incertitude pour les données de protéomique quantitative, 1er Symposium du GdR MaDICS, à Rennes, du 26 au 28 juin 2019.
  • N19 — F. Fahs, M. Maumy-Bertrand, C. Caldini-Queiros, F. Bertrand, Prévision de la consommation d'électricité à l’échelle des ménages, 51èmes Journées de Statistique de la SFDS, à Nancy, du 3 au 7 juin 2019.
  • N18 — E. Claeys, M. Maumy-Bertrand, F. Bertrand, A. Vidal, A. Delyon, T. A. Nengsih, Système de recommandation : algorithmes et application à la plateforme KeeSeeK, 51èmes Journées de Statistique de la SFDS, à Nancy, du 3 au 7 juin 2019.
  • N17 — M. Chion, F. Bertrand, C. Carapito, Imputation multiple et prise en compte de l’incertitude pour les données de protéomique quantitative, 51èmes Journées de Statistique de la SFDS, à Nancy, du 3 au 7 juin 2019.
  • N16 — J.B. Wahl, F. Bertrand, M. Maumy-Bertrand, PEPS DataFlow : Analyse de données pour des capteurs fluidiques à haute précision, 9e Biennale Fran¸ caise des Mathématiques Appliquées et Industrielles, SMAI 2019, à Guidel Plages, du 13 au 17 mai 2019.
  • N15 — F. Fahs, M. Maumy-Bertrand, F. Bertrand. Prédiction à court terme de la consommation d'énergie d'un ménage. Actes de l’atelier Data Intelligence, INFORSID 2018, May 2018, Nantes, France. 18
  • N14 — L.-M. Fornecker, L. Muller, R. Carapito, F. Bertrand, N. Paul, S. Barham, S. Cianférani, C. Carapito, Développement d'une approche multi-omique pour la recherche de biomarqueurs associés à la réponse au traitement dans les lymphomes, SMMAP 2017, à Marne La Vallée, du 2 au 5 octobre 2017.
  • N13 — F. Bertrand, N. Jung, M. Maumy-Bertrand, L. Vallat, Cascade : un package R pour étudier la dispersion d'un signal dans un réseau de gènes Deuxièmes rencontres R, à Lyon, du 27 au 28 juin 2013.
  • N12 — F. Bertrand, N. Jung, M. Maumy-Bertrand, L. Vallat, Inférence conjointe de réseaux de gènes dans de multiples états, 44èmes Journées de Statistique, Bruxelles, Belgique (2012).
  • N11 — F. Bertrand, M. Maumy-Bertrand, M.-P. Gaub, N. Meyer, plsRcox : modèles de Cox en présence d'un grand nombre de variables explicatives. Chimiométrie 2010, Dec 2010, Paris, France. pp 67-68, 2010 ;
  • N10 — F. Bertrand, M. Maumy-Bertrand, N. Meyer, PlsRglm : Régression PLS et modèles linéaires généralisés sous R, Actes des 42èmes Journées de Statistique, 42èmes Journées de Statistique, Marseille, France, 2010.
  • N9 — F. Bertrand, M. Maumy, N. Meyer. plsRglm, modèles linéaires généralisés PLS sous R. Chimiométrie 2009, Nov 2009, Paris, France. pp 52-54, 2009.
  • N8 — F. Bertrand, M. Maumy. Application de méthodes de classification sur des vitesses métrologiques de dégradation de compteurs d'eau.. XIVe Rencontre de la Société francophone de classification – SFC 2007, Sep 2007, Paris, France.
  • N7 — F. Bertrand, M. Maumy. Intervalles de confiance bilatéraux et unilatéraux d'une proportion de mesures. Chimiométrie 2007, Nov 2007, Lyon, France. pp.82-85, 2007.
  • N6 — F. Bertrand, M. Maumy, L. Fussler, N. Kobes, S. Savary, et al.. Analyses Factorielles et Régressions Logistiques réalisées à partir de données récoltées dans le cadre de l’Observatoire National des Maladies du Bois de la Vigne. 39ème Journées de statistique de la SFdS, Jun 2007, Angers, France. Société Fran¸ caise de Statistique, pp.62, 2007.
  • N5 — F. Bertrand, A. Ourliac, B. Boulanger. Recherche numérique de plans D-optimaux pour des problèmes de pharmacocinétique et pharmacodynamique : une étude de cas. 39ème Journées de statistique de la SFdS, Jun 2007, Angers, France. Société Fran¸ caise de Statistique, pp.34, 2007.
  • N4 — F. Bertrand, M. Maumy. Développement d'Edgeworth de deux estimateurs d'une proportion de mesures. 39ème Journées de statistique de la SFdS, Jun 2007, Angers, France. Société Fran¸ caise de Statistique, pp.83, 2007.
  • N3 — F. Bertrand. Construction et analyse de plans d'expérience sphériques isovariants à l’aide d'outils combinatoires et algébriques. 39ème Journées de statistique de la SFdS, Jun 2007, Angers, France. Société Fran¸ caise de Statistique, pp.35, 2007.
  • N2 — F. Bertrand, M. Maumy. Développement d'Edgeworth de deux estimateurs d'une proportion de mesures. Congrès national de Mathématiques Appliquées et Industrielles, Jun 2007, Praz sur Arly, France. 2007. 19
  • N1 — A. Ourliac, F. Bertrand, B. Boulanger. Recherche numérique de plans D-optimaux pour des problèmes de pharmacocinétique et pharmacodynamique : une étude de cas. Chimiométrie 2006, Nov 2006, Paris, Groupe Fran¸ cais de Chimiométrie, pp.185, 2006.