Skip to Main content Skip to Navigation
Theses

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.
Document type :
Theses
Complete list of metadatas

Cited literature [132 references]  Display  Hide  Download

https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01507600
Contributor : Abes Star :  Contact
Submitted on : Thursday, April 13, 2017 - 2:02:07 PM
Last modification on : Friday, May 29, 2020 - 3:57:51 PM

File

2016PA066224.pdf
Version validated by the jury (STAR)

Identifiers

  • HAL Id : tel-01507600, version 1

Citation

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⟩

Share

Metrics

Record views

278

Files downloads

383