Seminar on « The long-run effect of childhood poverty and the mediating role of education »

On Thursday, 10 December 2020, at 13:00, the Luxembourg Statistical Society is proud to welcome  Michela Bia for a seminar on « The long-run effect of childhood poverty and the mediating role of education ».

Ms Michela Bia is secretary of the LSS and she works as researcher at LISER.

The manuscript, co-authored with Luna Bellani, has been published last year on the Journal of the Royal Statistical Society (Statistics in Society) Series A, 2019, vol. 182, n°1, pp. 37-69 .

The seminar will be held online and the link to the presentation wills provided on request.

Summary

The study examines the role of education as a causal channel through which growing up poor affects the economic outcomes in adulthood in the European Union. We apply a potential outcomes approach to quantify those effects and we provide a sensitivity analysis on possible unobserved confounders, such as child ability. Our estimates indicate that being poor in childhood significantly decreases the level of income in adulthood and increases the average probability of being poor. Moreover, our results reveal a significant role of education in this intergenerational transmission. These results are particularly relevant for Mediterranean and central and eastern European countries.

Winter School on Mathematical Statistics

In the frame of the « ERA Chair in Mathematical Statistics and Data Science – SanDAL », the University of Luxembourg organises an online Winter School on Mathematical Statistics from 7 to 11 December 2020.

This school is aimed at young researchers (PhD students and early postdocs) and practitioners alike and offers an excellent opportunity to learn about recent and important developments in mathematical statistics directly from leaders in their respective fields

The following three courses will be offered:

Non-parametric Inference under Local Differential Privacy
Cristina Butucea (CREST ENSAE, Université ParisTech)
Principal Component Analysis: some recent results and applications
Karim Lounici (CMAP-Ecole Polytechnique)
Statistical inference of incomplete data models to analyse ecological networks
Stéphane Robin (AgroParisTech/INRA/univ. Paris Saclay & Muséum National d’Histoire Naturelle)

Dates: From 7 to 11 December 2020

More information on: https://sandal.uni.lu/winter-school/

17 octobre : Journée mondiale de la statistique

À l’occasion de la Journée mondiale de la statistique, nous vous invitons à vous plonger dans le monde insolite des statistiques .

Un show et une exposition ludiques pour toute la famille vous permettront de découvrir l’impact des chiffres sur votre vie quotidienne.

Horaire : RDV le samedi 17 octobre 2020 de 15h00 à 17h00 au Science Center

Adresse: Luxembourg Science Center – 50 Rue Emile Mark, L-4620 Differdange

Attention: places limitées!

Inscriptions : Pour participer, veuillez envoyer un email à info@statec.etat.lu.

Vue comparative sur la propagation du virus

Pierre Mangers, membre SLS, vous propose le graphique ci-dessus décrivant le temps de doublement du nombre de personnes testées positives à partir d’un effectif de 100 personnes. Le graphique s’appuie sur les données officielles publiées pour une partie de la Grande Région. Plus la courbe est plate, plus le temps de doublement des personnes testées positives est court, donc plus la propagation du virus est élevée. A l’inverse pour le Luxembourg, la courbe descend plus vite traduisant une propagation plus lente du virus. Il montre aussi qu’il y a une différence de 7 jours à la date de mi-avril entre le Luxembourg et la France.





Les statistiques du Covid-19

Les dernières statistiques disponibles sur l’épidémie Covid-19 en date du 4 Mai. Le Ministère de la Santé a publié des nouvelles données sur les site open data. Les graphiques 1 et 2 comparent les deux séries, les autres graphiques sont réalisés avec l’ancienne série.

Graphique 1:

La courbe du nombre de personnes testées positives prend maintenant la forme d’une courbe logistique. On s’éloigne donc d’une croissance exponentielle.

Graphique 2:

S’il est vrai que le nombre absolu de personnes testées positives est très important, notamment pour les hôpitaux, le taux de variation journalier (total cas positifs par rapport au total du jour précédent) fournit une meilleure indication sur la propagation du virus. On voit bien que la croissance ralentit depuis la mi-mars et avec la régression du virus elle va tendre vers 0.

Graphique 3:

Ce graphique permets de comparer les taux de croissance des cas testés positifs de certains pays européens.

Graphique 4:

Le graphique 4 montre le nombre de nouveaux cas testés positifs journaliers. La ligne noire est une régression locale et représente la tendance.

Statistiques et COVID-19

Si le COVID-19 est d’abord une crise sanitaire, il interpelle aussi les statisticiens quant à la représentation de l’évolution quotidienne de la pandémie en termes de cas testés positifs, de cas de décès et de cas guéris. Ils sont aussi interpellés pour établir des projections de la propagation du COVID-19, en premier lieu pour aider à prendre des décisions pour éviter une surcharge des capacités hospitalières.

Que peut faire la Société luxembourgeoise de statistique dans cette situation ?

Tout d’abord contribuer à faire respecter les consignes et décisions pour limiter la propagation du virus. Les membres de la Société viennent de différentes institutions (STATEC, LISER, LIH, Université du Luxembourg, entreprises privées…) engagées chacune d’une manière ou d’une autre dans la Task Force mise sur pied par le milieu de la Recherche du Luxembourg. La SLS salue la création de cette Task Force qui vise à coordonner toutes les activités de recherche et tous les travaux scientifiques liés au COVID-19 et appelle ses membres et même tous les statisticiens non-membres à contribuer aux travaux des différents groupes de travail créés. Une activité spécifique et séparée de la Société ne fait pas de sens dans ce contexte.
La Société s’efforcera néanmoins dans les jours à venir d’aider à une meilleure lecture des données et des analyses statistiques liées au COVID-19, à suivre avec prudence les données internationales publiées car les méthodes de collecte et la qualité de ces dernières peuvent énormément varier d’un pays à l’autre.