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URL:https://www.i2m.univ-amu.fr/evenements/estimation-non-parametrique-de-
 la-fonction-de-survie-pour-des-donnees-censurees-par-intervalle/
SUMMARY: (...): Estimation non-paramétrique de la fonction de survie pour 
 des données censurées par intervalle
DESCRIPTION:: Je présenterai une nouvelle stratégie d'estimation non-para
 métrique de la fonction de survie lorsque la durée de vie d'intérêt es
 t soumise à une censure par intervalle de type 2. La méthode consiste à
  reformuler un contraste des moindres carrés dans ce contexte. Les param
 ètres à estimer correspondent alors aux coefficients dans le développem
 ent de la fonction de survie sur une base orthonormale. Nous mettons ensui
 te en place une procédure de sélection de modèle par pénalisation pour
  choisir la dimension du sous-espace de projection. Pour des bases à supp
 ort compact\, nous montrons que les estimateurs construits sont adaptatifs
   et atteignent les vitesses non-paramétriques usuelles.Nous obtenons aus
 si des résultats similaires pour des bases à support non compact\, comme
  les bases de Laguerre à support sur la demi droite positive\, ce qui est
  plus nouveau dans un contexte de régression. Ces bases s'avèrent parfai
 tement adaptées à notre problème. Nos estimateurs sont comparés à des
  compétiteurs non-paramétriques de la littérature par simulations dans 
 des contextes très généraux et donnent de bonnes performances. Une illu
 stration est donnée pour un jeu de données réelles.(Travail en collabor
 ation avec Olivier Bouaziz et Fabienne Comte\, Paris Descartes).http://www
 .math.univ-montp2.fr/~brunel/
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