Comptes Rendus
no. 10
Statistique
Modélisation de risques concurrents par un modèle de mélange semi-paramétrique

Présenté par : Paul Deheuvels

Jean-François Dupuy1 ; Gabriel Escarela2
1 Laboratoire de Statistique et Probabilités, Université Paul Sabatier, 118, route de Narbonne, 31062 Toulouse, France
2 Departamento de Matemáticas, Universidad Autónoma Metropolitana, Unidad Iztapalapa, Av. San Rafael Atlixco No. 186, Col. Vicentina, C.P. 09340, D.F., Mexique
Comptes Rendus. Mathématique, Volume 344 (2007) no. 10, pp. 641-644.

Nous nous intéressons à un modèle de mélange semi-paramétrique proposé dans la littérature pour modéliser des risques concurrents dans un contexte de durées de vie censurées à droite et observées avec des variables explicatives. Nous montrons la convergence forte des estimateurs qui ont été proposés pour estimer les paramètres de ce modèle.

We consider a semi-parametric mixture model for competing risks in right-censored survival data with explanatory variables. We prove strong consistency of estimators of the parameters in this model.

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DOI : 10.1016/j.crma.2007.03.031
Jean-François Dupuy 1 ; Gabriel Escarela 2

1 Laboratoire de Statistique et Probabilités, Université Paul Sabatier, 118, route de Narbonne, 31062 Toulouse, France
2 Departamento de Matemáticas, Universidad Autónoma Metropolitana, Unidad Iztapalapa, Av. San Rafael Atlixco No. 186, Col. Vicentina, C.P. 09340, D.F., Mexique 
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Jean-François Dupuy; Gabriel Escarela. Modélisation de risques concurrents par un modèle de mélange semi-paramétrique. Comptes Rendus. Mathématique, Volume 344 (2007) no. 10, pp. 641-644. doi : 10.1016/j.crma.2007.03.031. https://comptes-rendus.academie-sciences.fr/mathematique/articles/10.1016/j.crma.2007.03.031/

[1] P.K. Andersen; O. Borgan; R.D. Gill; N. Keiding Statistical Models Based on Counting Processes, Springer, 1993

[2] K.C. Choi; X. Zhou Large sample properties of mixture models with covariates for competing risks, J. Multivariate Anal., Volume 82 (2002), pp. 331-366

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[4] G. Escarela, R. Bowater, Fitting a semi-parametric mixture model for competing risks in survival data, Comm. Statist. Theory Methods, in press

[5] S.K. Ng; G.J. McLachlan An EM-based semi-parametric mixture model approach to the regression analysis of competing risks data, Statist. Med., Volume 22 (2003), pp. 1097-1111

[6] A.W. Van der Vaart; J.A. Wellner Weak Convergence and Empirical Processes, Springer, Berlin, 1996

[7] D. Zeng; J. Cai Asymptotic results for maximum likelihood estimators in joint analysis of repeated measurements and survival time, Ann. Statist., Volume 33 (2005), pp. 2132-2163

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