Sandra Plancade (MAP5, Université Paris Descartes)

Estimation de la fonction de distribution conditionnelle en présence de censure par intervalle

vendredi 21 mai 2010, 9h30 - 10h45

Salle de réunion, espace Turing


Considérons une variable aléatoire positive Y appelée « temps de survie », dépendant
d’une covariable X. Dans le cadre de la censure par intervalle (ou « current status
data »), Y n’est pas directement observée. La seule information dont on dispose est la
donnée du triplet (X,U,d) où U est un temps de mesure indépendant de Y conditionnellement à X, et d est égal à 1 si Y est inférieur à U et 0 sinon.

Le but de cet exposé
est de construire un estimateur adaptatif de la fonction de distribution conditionnelle
de Y sachant X à partir d’un échantillon de (X,U,d), par sélection de modèles. Après
avoir construit une collection de modèles pour des fonctions de deux variables par
produits tensoriels de fonctions d’une variable, on calcule dans chacun de ces modèles
l’estimateur des moindres carrés. On obtient ainsi une collection d’estimateurs de F.
Enfin, une procédure de sélection de modèles pénalisée fournit un estimateur adaptatif.