Par auteur > Agbokou Komi

En analyse de survie, on est souvent amen´e `a mod´eliser le lien entre la fonction de survie et un certain nombre
de facteurs appel´es variables explicatives ou covariables. Dans le cadre de l'analyse d'un essai clinique, par
exemple, on peut ^etre amen´e ´a ´etudier des donn´ees dites "censur´ees". Sur le plan math´ematique, une dur´ee
de vie n'est rien d'autre qu'une variable al´eatoire non n´egative. Ce type de variable est fr´equent, notamment en m´edecine, en ´epid´emiologie, en finance, en actuariat et en fiabilit´e. Notre expos´e est consacr´e `a
l'introduction `a l'analyse de survie avec un rappel de quelques notions de base sur les donn´ees incompl`etes
et sur l'estimation non param´etrique ainsi que les principaux estimateurs du taux de risque bas´es sur des
donn´ees censur´ees et/ou tronqu´ees en pr´esence de covariables. Ensuite il traite de la repr´esentation forte
et de la normalit´e asymptotique de l'estimateur `a noyau du taux de hasard conditionnel pour des donn´ees
censur´ees ´a droite et/ou tronqu´ees `a gauche avec simulations.

Keywords: Estimation non-param´etrique, maximum de taux de hasard conditionnel, donn´ees censur´ees,
donn´ees tronqu´ees, variable fonctionnelle, normalit´e asymptotique, repr´esentation forte.