Analyse de données de survie

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Analyse de données de survie

Objectifs

Les données de survie sont des observations liées aux durées de vie d’individus ou aux durées de fonctionnement de matériels. Le but est de passer en revue et d’appliquer les techniques les plus couramment utilisées pour analyser ce type de données.

Pré-requis recommandés

Statistique inférentielle, modèle linéaire de régression

Volume horaire

  • CM : 19.5
  • TD : 19.5

Examens

Première session

Deuxième session

Contrôle continu : 100%

Examen terminal : 0%

Examen : 100 %

Durée de l'examen  : 2 heures

Syllabus

1. Introduction : grandeurs spécifiques des durées de vie, durées censurées, durées tronquées
2. Modèles paramétriques : lois classiques en durées de vie, estimation pour les modèles de base, modèle de vie accélérée
3. Méthodes non-paramétriques : estimateurs de Nelson-Aalen et Kaplan-Meier, test de comparaison de courbes de survie
6. Modèles semi-paramétriques : modèle de Cox.

En bref

Crédits ECTS 4

Nombre d'heures 39

Niveau d'étude BAC +5

Contact(s)

Composante

Contact(s) administratif(s)

Secrétariat de Mathématiques - Brigitte GAUBERT

Email : brigitte.gaubert @ univ-pau.fr

Lieu(x)

  • Pau