Inférence pour les modèles statistiques mal spécifiés, application à une étude sur les facteurs pronostiques dans le cancer du sein

Résumé : Cette thèse est consacrée à l'inférence de certains modèles statistiques mal spécifiés. Chaque résultat obtenu trouve son application dans une étude sur les facteurs pronostiques dans le cancer du sein, grâce à des données collectées par l'Institut Curie. Dans un premier temps, nous nous intéressons au modèle à risques non proportionnels, et exploitons la connaissance de la survie marginale du temps de décès. Ce modèle autorise la variation dans le temps du coefficient de régression, généralisant ainsi le modèle à hasards proportionnels. Dans un deuxième temps, nous étudions un modèle à hasards non proportionnels ayant un coefficient de régression constant par morceaux. Nous proposons une méthode d'inférence pour un modèle à un unique point de rupture, et une méthode d'estimation pour un modèle à plusieurs points de rupture. Dans un troisième temps, nous étudions l'influence du sous-échantillonnage sur la performance des forêts médianes et essayons de généraliser les résultats obtenus aux forêts aléatoires de survie à travers une application. Enfin, nous présentons un travail indépendant où nous développons une nouvelle méthode de recherche de doses, dans le cadre des essais cliniques de phase I à ordre partiel.
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Thèse
Statistiques [math.ST]. Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2016. Français. 〈NNT : 2016PA066224〉
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Soumis le : jeudi 13 avril 2017 - 14:02:07
Dernière modification le : vendredi 22 mars 2019 - 01:32:24

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Roxane Duroux. Inférence pour les modèles statistiques mal spécifiés, application à une étude sur les facteurs pronostiques dans le cancer du sein. Statistiques [math.ST]. Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2016. Français. 〈NNT : 2016PA066224〉. 〈tel-01507600〉

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