Dans cette thèse, nous introduisons des méthodes de réduction de la dimension en présence de censures. Plus précisément, nous utilisons des modèles à direction révélatrice unique nous permettant de palier au fléau de la dimension. En particulier, ces modèles ont l'avantage de généraliser les modèles classiques qui reposent sur des hypothèses parfois difficiles à vérifier en pratique. C'est pourquoi dans une première partie, nous présentons un modèle à direction révélatrice unique portant sur la densité conditionnelle, tandis que dans une deuxième partie nous étudions un modèle de régression portant sur le processus de comptage des évènements récurrents. Nous utilisons alors à chaque fois un modèle à direction révélatrice unique, plus général que le modèle de Cox. Par ailleurs, dans ces deux contextes, nos procédures d'estimation prennent en compte les problèmes d'estimation dans les queues de distribution dûs à l'estimateur de Kaplan-Meier. Nos méthodes d'estimation nous permettent également de choisir les paramètres introduits dans notre modèle à partir des données.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00569996 |
| Date | 24 December 2010 |
| Creators | Bouaziz, Olivier |
| Publisher | Université Pierre et Marie Curie - Paris VI |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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