Test non paramétrique d'adéquation pour un modèle de régression en présence de censure dépendant des variables explicatives

Résumé : Nous proposons une nouvelle procédure de test d'un modèle de régression paramétrique contre une alternative non paramétrique, dans le cas où la variable expliquée est censurée à droite, et où cette variable de censure peut dépendre des variables explicatives. Cette dépendance, qui est une hypothèse souhaitable dans la plupart des situations de modélisation, nécessite l'introduction de nouvelles techniques, les techniques « traditionnelles » basées sur l'estimateur Kaplan-Meier n'étant plus disponibles puisque, dans ce contexte, Kaplan-Meier n'est pas consistant. Nous définissons une procédure de test et déterminons une représentation asymptotique qui permet à la fois d'obtenir des résultats théoriques (niveau, consistance), mais nous permet d'améliorer le comportement à distance finie de notre technique.
Type de document :
Communication dans un congrès
41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, May 2009, Bordeaux, France, France. 2009
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Contributeur : Conférence Jds2009 <>
Soumis le : vendredi 22 mai 2009 - 09:08:33
Dernière modification le : mardi 26 juin 2018 - 09:32:09
Document(s) archivé(s) le : jeudi 10 juin 2010 - 20:42:35

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Olivier Lopez, Valentin Patilea. Test non paramétrique d'adéquation pour un modèle de régression en présence de censure dépendant des variables explicatives. 41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, May 2009, Bordeaux, France, France. 2009. 〈inria-00386637〉

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