Estimation non-paramétrique de la fonction de survie pour des données censurées par intervalle

Carte non disponible

Date/heure
Date(s) - 05/03/2018
14 h 00 min - 15 h 00 min

Catégories Pas de Catégories


Je présenterai une nouvelle stratégie d’estimation non-paramétrique de la fonction de survie lorsque la durée de vie d’intérêt est soumise à une censure par intervalle de type 2. La méthode consiste à reformuler un contraste des moindres carrés dans ce contexte. Les paramètres à estimer correspondent alors aux coefficients dans le développement de la fonction de survie sur une base orthonormale. Nous mettons ensuite en place une procédure de sélection de modèle par pénalisation pour choisir la dimension du sous-espace de projection. Pour des bases à support compact, nous montrons que les estimateurs construits sont adaptatifs et atteignent les vitesses non-paramétriques usuelles.
Nous obtenons aussi 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 parfaitement 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 illustration est donnée pour un jeu de données réelles.
(Travail en collaboration avec Olivier Bouaziz et Fabienne Comte, Paris Descartes).

http://www.math.univ-montp2.fr/~brunel/

Olivier CHABROL
Posts created 14

Articles similaires

Commencez à saisir votre recherche ci-dessus et pressez Entrée pour rechercher. ESC pour annuler.

Retour en haut
Secured By miniOrange