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Modèle nonlinéaire à classes latentes 2 126classe latente :Ŝ(t | c = g, X) = e −(ζ 1gt) ζ 2g e δX (5.21)Cette courbe est comparée à la courbe de survie issue d’un modèle semi-paramétriqueincluant X en variables explicatives et estimé sur le sous-échantillon des sujetsclassés a posteriori dans la classe g.La deuxième méthode consiste à évaluer si, marginalement aux classes latentes,la fonction de risque paramétrique choisie s’ajuste bien aux données. Pour cela, oncalcule la courbe de survie marginale prédite :Ŝ(t | X) =G∑Ŝ(t | c = g, X)P (c = g | X) (5.22)g=1Cette courbe estimée est comparée à la courbe de survie issue d’un modèle semiparamétriqueestimé sur toutes les données et incluant X en variables explicatives.Quelle que soit l’analyse, les courbes de survie sont comparées pour chaque combinaisonde variables explicatives X.5.5 Etude de simulationCette section est dédiée à une étude de simulation que nous avons réaliséeafin d’évaluer la qualité des estimateurs du maximum de vraisemblance du modèleconjoint paramétrique. Nous présentons d’abord la méthode utilisée pour simulerles échantillons puis exposons les résultats de l’étude.5.5.1 Génération des donnéesDans cette étude, nous considérons un modèle à deux classes latentes et simulonsdeux marqueurs quantitatifs longitudinaux. Le modèle de simulation est le suivant :