Estimation pour des données censurées

Abstract

L'analyse de survie est un domaine active de recherche, il utilise des variables de durées qui sont dans la plupart des cas incomplètes: censurées ou tronquées, on veut présenter les approches paramétrique et non paramétrique de survie en cas de censure. Le mécanisme du travaille dans l’approche paramétrique ce base sur l'estimation par EMV en présence de censure des distributions théorique choisi graphiquement ou par le crétaire AIC, et on peut ensuite faire des testes de comparaison et précisé le cas des covariable. En trouve que l'estimation n'est pas toujours facile manuellement alors on utilise des algorithmes de maximum de vraisemblance telle que l'algorithme EM. Pour l’approche non paramétrique on ce base sur l'estimation des fonctions de survie : L'estimation de la fonction de survie de Kaplan Meier qui est la plus utiliser, la méthode actuarielle et la méthode de Harrington et Fleming. L'estimation du risque cumulé par la méthode de Breslow et la méthode de Nelson-Aalen et l'estimation de densité. La comparaison dans l'approche non paramétrique en présence de censure se fait par le test du Log-Rank construite à partir de l'estimateur de Kaplan Meier. L'analyse de survie nous donne des statistiques importants par la modélisation des phénomènes de plusieurs domaines comme la biologie médicale et la fiabilité pour améliorer leurs résultats. Mots clés :Données censurées, Analyse de survie, Estimation paramétrique, Estimation non paramétrique,Probabilités et Statistique