Programme et résumés (pdf) - Société statistique du Canada

Mardi 30 mai • Tuesday, May 30, 13:15–14:45 123[MS-127]Regression Analysis of Longitudinal Data with Informative Observation and Follow-up TimesAnalyse par régression de données longitudinales en présence d’observations informatives et des temps desuiviJianguo (Tony) SUN, Xingwei TONG & Xin HE, University of MissouriCet exposé considère l’analyse statistique d’enquêtes longitudinales.Dans ce cas, trois processus sont généralement im-pliqués : le processus longitudinal d’intérêt, un processus desurvie représentant le temps d’arrêt ou d’abandon des sujetsde l’enquête, et un processus ponctuel représentant les mo-ments où le processus est observé. Plusieurs méthodes ontété proposées pour l’analyse d’enquêtes où, sachant des co-variables, les trois processus sont indépendants, ou les deuxpremiers sont indépendants du troisième. Dans cet exposé,nous nous concentrons sur la situation où les trois processuspeuvent être liés et nous proposons quelques approchesd’analyse.This talk considers statistical analysis of longitudinalstudies. In this case, three processes are usuallyinvolved and they are the longitudinal process ofinterest, a survival process representing the stop ordropout time of study subject, and a point processrepresenting observation time points. Many methodshave been proposed for the analysis of thesestudies when the three processes are independentof each other given covariates or the first two areindependent of the third process given covariates.In this talk, we will focus on the situation where allthree processes may be related and some analysisapproaches are discussed.[MS-128]Gap Time Analysis of Longitudinal Data with the Application to Cancer StudiesAnalyse des temps d’intervalle pour des données longitudinales avec une application aux études sur le cancerDo-Hwan PARK, University of Nevada-Reno, Liuquan SUN, Chinese Academy of SciencesThis talk discusses the analysis of a special typeof longitudinal data in which the response variableis the count of occurrences of a recurrent event.Specifically, it is assumed that one is interestedin the gap time between the occurrences, but onlylongitudinal data are available. For the analysis,the use of the additive hazards model is investigatedand an estimating equation approach is presentedfor estimation of regression parameters. Theasymptotic and finite sample properties of the proposedparameter estimates are established and theapproach is applied to a cancer study.Cette présentation porte sur l’analyse d’un type particulier dedonnées longitudinales où la variable réponse est le nombrede réalisations d’un événement récurrent. Plus spécifiquement,nous supposons que la variable d’intérêt est le tempsentre chacune des réalisations, mais que nous ne disposonsque des données longitudinales. Pour l’analyse, nous nousintéressons au modèle de risques additifs et nous présen-tons une approche par équation estimatrice pour l’estimationdes paramètres de régression. Nous établissons les proprié-tés, asymptotiques et avec échantillons finis, des estimationsparamétriques proposées et appliquons cette approche à uneétude sur le cancer.SH = Somerville House SSC = Social Science Centre UC = University College