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 nt-et-etude-de-nouveaux-tests-statistiques-dadequation-et-dhomogeneite-pou
 r-des-donnees-incompletes-en-actuariat/
SUMMARY:Margaux Thorez (I2M\, Aix-Marseille Université\, ECM): Développem
 ent et étude de nouveaux tests statistiques d’adéquation et d’homog
 énéité pour des données incomplètes en actuariat
DESCRIPTION:Margaux Thorez: Jury : - M. Christophe POUET Centrale Méditerr
 anée (Directeur de thèse)\n- Mme. Ghislaine GAYRAUD Université Technolo
 gique de Compiègne (Rapporteure)\n- M. Christophe DENIS Université Paris
  1 Panthéon-Sorbonne (Rapporteur)\n- M. Denys POMMERET Aix-Marseille Univ
 ersité (Examinateur)\n- M. Eric MATZNER-LOBER Université Rennes 2\, ENSA
 I-ENSAE et CREST (Président du jury)\n- Mme. Maud THOMAS Université Lyon
  1\, ISFA (Examinatrice)\n\nRésumé (FR)\nNous considérons un problème 
 en sciences actuarielles\, dans lequel nous avons M compagnies d'assurance
  (échantillons) et K groupes d'assurés. Nous voulons modéliser les arr
 êts de travail pour chaque groupe. Cependant\, le label du groupe de chaq
 ue observation n'est pas défini avec certitude pour des raisons de confid
 entialité. Nous supposons que chaque compagnie d'assurance peut fournir l
 a proportion de chaque groupe dans sa base de données. Dans ce cas\, nous
  allons comparer deux estimateurs de Kaplan-Meier différents pour les mod
 èles de mélange. Nous mesurons la perte d'information lors de la modéli
 sation des arrêts de travail avec des modèles de mélange à poids varia
 bles dans des modèles de durée censurés\, en comparant les méthodes de
  Ryzhov et de Maiboroda. Nous utilisons à la fois des simulations suivant
  différentes lois et des données empiriques. Ces deux estimateurs sont i
 dentiques dans le cas sans censure\, mais peuvent être différents dans l
 e cas avec censure. Le choix des poids a par ailleurs un impact sur la qua
 lité de l'estimation. Nous avons également appliqué nos modèles de mé
 lange à poids variables au calcul de différents quantiles et aux M-estim
 ateurs. Nous nous sommes intéressés ensuite aux tests d'homogénéité e
 t d'adéquation\, comme le test de Kolmogorov-Smirnov\, qui peuvent être 
 effectués avec ces modèles. L'objectif est d’avoir des outils permetta
 nt de mieux maîtriser les enjeux liés aux arrêts de travail. En particu
 lier\, nous utilisons les M-estimateurs pour réaliser des tests d’homog
 énéité sur les moyennes et médianes des différents groupes d’assur
 és\, et pour réaliser un test de conformité de la moyenne.\n\nMots-clé
 s : modèles de mélange\, modèles de durée\, données censurées\, poid
 s variables\, arrêts de travail\, tests statistique.\n\nAbstract (EN)\nWe
  consider a problem in actuarial sciences\, in which we have M insurance c
 ompanies (samples) and K groups of insured persons. We want to model sick 
 leaves for each group. However\, the group label of each observation is no
 t defined with certainty for confidential reasons. We assume that each ins
 urance company can provide the proportion of each group in its database. I
 n this case\, we are going to compare two different Kaplan-Meier estimator
 s for mixture models. We measure the loss of information when modeling sic
 k leaves with variable-weight mixture models in censored duration models\,
  comparing Ryzhov's and Maiboroda's methods. We use both simulations follo
 wing different laws and empirical data. Both estimators are identical in t
 he uncensored case\, but may be different in the censored case. The choice
  of weights also has an impact on the quality of the estimate. We have als
 o applied our varying weight mixture models to the calculation of differen
 t quantiles and to M-estimators. We then looked at homogeneity and adequac
 y tests\, such as the Kolmogorov-Smirnov test\, which can be performed wit
 h these models. The aim is to provide tools for better management of the i
 ssues associated with sick leaves. In particular\, we use M-estimators to 
 perform homogeneity tests on the means and medians of the different groups
  of insureds\, and to perform a mean conformity test.\n\nKeywords: mixture
  models\, duration models\, censored data\, varying weights\, sick leaves\
 , statistical testing.
CATEGORIES:Soutenance de thèse,Statistique
LOCATION:Saint-Charles - FRUMAM (3ème étage)\, 3\, place Victor Hugo\, Ma
 rseille\, 13003\, France
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