Modèles statistiques pour des données de survie corrélées

par Tristan Lorino

Thèse de doctorat en Sciences et techniques communes. Mathématiques

Sous la direction de Jean-Jacques Daudin.

Soutenue en 0200

à l'Institut National Agronomique Paris-Grignon .

  • Titre traduit

    Statistical models for correlated survival data


  • Pas de résumé disponible.


  • Résumé

    Les méthodes et modèles statistiques destinés aux données de survie furent, dans leur grande majorité, développés sous l'hypothèse implicite d'indépendance statistique des observations individuelles. Bien que l'imposition d'une telle hypothèse soit raisonnable pour un grand nombre d'applications, il s'avère évident que dans bon nombre d'autres - et non des moins courantes -, cette hypothèse est violée. Par exemple, en science vétérinaire, de telles données corrélées apparaissent lorsque les observations individuelles sont regroupées au sein d'élevages. Nous étudions les deux principales classes de modèles pour données de survie corrélées: les modèles de fragilité (ou conditionnels) et les modèles marginaux. Nous nous proposons une large comparaison de ces deux approches, d'une part au travers d'une étude de données vétérinaires, d'autre part au moyen de simulations. Notre objectif est d'évaluer la sensibilité de tels modèles vis-à-vis de la structure des jeux de données qu'ils sont appelés à traiter - et plus particulièrement vis-à-vis de la taille des groupes.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (206 f.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 96 réf.

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