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Conference papers

Modèle de stress par paliers appliqué à des données censurées par intervalles

Résumé : Le caractère épisodique de la pollution est rarement pris en compte dans les études de toxicité lorsqu'il s'agit d'évaluer la durée de vie des composants organiques soumis à des expositions toxiques. Cependant, l'exposition à la toxicité des composants en pratique met en évidence des niveaux d'exposition fluctuants au cours du temps. C'est dans l'optique d'exhiber la spécificité des durées de vie des composants exposés par intermittence à la toxicité que les expériences ont été menées au sein du LIEBE dans le cadre de la thèse de Beaunoir (2001) encadrée par J.-F. Masfaraud. Une étude menée au préalable nous permet d'affirmer que les modèles usuels de durées de vie accélérée ne sont pas adaptés à ce type de données. L'étude met en oeuvre un succession de périodes d'exposition à un composant toxique (le chrome) et de repos. Ainsi le composant biologique (ceriodaphnia dubia) est soumis dans un premier temps à un stress puis dans un second temps à une période de repos. Supposant sa durée de vie exponentielle, nous avons adapté le modèle de durée de vie accéléré (Bagdonavicius et al., 2000) soumis à un schéma de stress semblable à celui étudié dans Balakhrishnan (2009) mais dans le cas de censures par intervalles. L'estimateur des paramètres de deux lois exponentielles en jeu est obtenu par un maximum de vraisemblance, le calcul de sa loi permet ensuite d'obtenir un intervalle de confiance. Ce modèle est ensuite appliqué aux données réelles dans le cas premier d'une seule séquence exposition/repos.
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https://hal.inria.fr/inria-00494825
Contributor : Conférence Sfds-Hal <>
Submitted on : Thursday, June 24, 2010 - 8:59:21 AM
Last modification on : Friday, July 9, 2021 - 11:30:50 AM
Long-term archiving on: : Monday, September 27, 2010 - 11:03:13 AM

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  • HAL Id : inria-00494825, version 1

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Christelle Breuils, Jean-François Masfaraud. Modèle de stress par paliers appliqué à des données censurées par intervalles. 42èmes Journées de Statistique, 2010, Marseille, France, France. ⟨inria-00494825⟩

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