ProblÃ¨mes de rÃ©duction de dimension pour la rÃ©gression en ... - Isped

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Les conditions d’identifiabilité Modèle non linéaire Nouvel estimateur de F (x, y) Modèle de régression single-indexIntégrales Kaplan-MeierIntégrales Kaplan-MeierRéécriture de l’estimateur de Kaplan-Meiern∑ˆF(y) = δ i W in 1 Ti ≤y.i=1En présence de variables explicatives, Stute (1993) estimeF(x, y)n∑ˆF F (x, y) = δ i W in 1 Ti ≤y1 Xi ≤x.i=1
Les conditions d’identifiabilité Modèle non linéaire Nouvel estimateur de F (x, y) Modèle de régression single-indexIntégrales Kaplan-MeierIntégrales Kaplan-MeierRéécriture de l’estimateur de Kaplan-MeierˆF(y) =n∑δ i W in 1 Ti ≤y.i=1En présence de variables explicatives, Stute (1993) estimeF(x, y)n∑ˆF F (x, y) = δ i W in 1 Ti ≤y1 Xi ≤x.Estimation de θ 0 :ˆθ F = arg minθ∈Θi=1∫[y − f (θ, x)] 2 d ˆF F (x, y)
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