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-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=1n∑δ i W in [T i − f (θ, X i )] 2i=1
Les conditions d’identifiabilité Modèle non linéaire Nouvel estimateur de F (x, y) Modèle de régression single-indexIntégrales Kaplan-MeierComportement asymptotique des intégrales KMSauts de l’estimateur de Kaplan-MeierSoit G(t) = P(C ≤ t), Ĝ(t) son estimateur de Kaplan-Meier.Les sauts de ˆF sontW in =1n[1 − Ĝ(T i−)] .Représentation asymptotique, Stute (1993)
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