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Titre : | Estimation de la fonction de risque pour les modèles Markoviens homogènes |
Auteurs : | Rouane R, Directeur de thèse ; Khadidja Louz, Auteur |
Type de document : | texte imprimé |
Editeur : | université Dr mouley tahar, Faculté des Sciences, Saida, Algerie : Alger: univ-saida, 2019 |
Format : | 57p / 27cm |
Langues: | Français |
Catégories : | |
Mots-clés: | Modèles de survie classiques ; l’analyse multi-états |
Résumé : |
Dans les modèles de durée multi-états, la fonction de risque (fonction
du hasard) est identifiée à la vitesse de transition qui est donnée par la matrice d’intensité dans le cas markovien. Ainsi, il devient possible d’étudier les différents risques et de les comparer dans une dynamique globale. Dans ce mémoire, nous avons étudié les méthodes d’estimations para- métriques et non paramétriques de la fonction de risque relatif au modèle de Markov homogène. Ce modèle est le moins complexe, il suppose que les intensités de transition entre les états sont constantes dans le temps. En épi- démiologie, cette contrainte est souvent trop forte. Les modèles markoviens non homogènes permettent de se soustraire à cette hypothèse en modélisant une matrice de probabilités dépendante du temps. En termes d’applications, ces dernières années l’intérêt des modèles multi- états ne cesse de croître, notamment en épidémiologie. Ils permettent, notam- ment, de représenter, de manière pertinente, par exemple l’évolution de l’état d’un patient à travers les différents stades d’une maladie. |
Note de contenu : |
Introduction générale
1- Modèles de survie classiques 2- Extension du modèles de durées à l’analyse multi-états mar- koviens 3- Application Conclusion |
Exemplaires (1)
Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
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SCT01655 | TMMS00361 | Périodique | Salle des Thèses | Mathématique | Exclu du prêt |
Documents numériques (1)
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