Utilisation de copules paramétriques en présence de données observationnelles : cadre théorique et modélisations.

Résumé : Les études observationnelles (non-randomisées) sont principalement constituées de données ayant des particularités qui sont en fait contraignantes dans un cadre statistique classique. En effet, dans ce type d'études, les données sont rarement continues, complètes et indépendantes du bras thérapeutique dans lequel les observations se situent. Cette thèse aborde l'utilisation d'un outil statistique paramétrique fondé sur la dépendance entre les données à travers plusieurs scénarios liés aux études observationnelles. En effet, grâce au théorème de Sklar (1959), les copules paramétriques sont devenues un sujet d'actualité en biostatistique. Pour commencer, nous présentons les concepts de base relatifs aux copules et aux principales mesures d'association basées sur la concordance retrouvées dans la littérature. Ensuite, nous donnons trois exemples d'application des modèles de copules paramétriques pour autant de cas de données particulières retrouvées dans des études observationnelles. Nous proposons d’abord une stratégie de modélisation de l'analyse coût-efficacité basée uniquement sur une réécriture des fonctions de distribution jointes et évitant les modèles de régression linéaire. Nous étudions ensuite, les contraintes relatives aux données discrètes, particulièrement dans un contexte de non-unicité de la fonction copule, nous réécrivons le score de propension grâce à une approche novatrice basée sur l'extension d'une sous-copule. Enfin, nous évoquons un type particulier de données manquantes : les données censurées à droite, dans un contexte de régression, grâce à l'utilisation de copules semi-paramétriques.
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Thèse
Médecine humaine et pathologie. Université Montpellier, 2016. Français. < NNT : 2016MONTT009 >
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Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : mardi 20 juin 2017 - 01:01:40
Dernière modification le : vendredi 7 juillet 2017 - 13:47:15

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Charles Fontaine. Utilisation de copules paramétriques en présence de données observationnelles : cadre théorique et modélisations.. Médecine humaine et pathologie. Université Montpellier, 2016. Français. < NNT : 2016MONTT009 >. <tel-01542594>

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