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dc.contributor.authorSahli, Saida-
dc.contributor.authorLagha., K ; promotrice-
dc.date.accessioned2021-06-27T08:27:12Z-
dc.date.available2021-06-27T08:27:12Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/16145-
dc.descriptionOption : Probabilités Statistique et Applicationen_US
dc.description.abstractL'analyse de survie est une branche des statistiques qui cherche à modèliser le temps restant avant la mort pour des organismes biologiques ou le temps restant avant l'échec ou la panne dans les systèmes artifficiels. Nous nous sommes intéréssé à l'étude des données de sur- vie. En particulier, à l'estimation de la fonction de survie et la fonction de hasard. Pour cela, nous avons présenté les trois méthodes d'estimations appliquées à ce types de données, à savoir : la méthode paramétrique, non-paramétrique et semi- paramétrique. Dans ce travail nous avons présenter les données de survie ainsi que les différentes méthodes d'estimation de la fonction de survie, en les illustrant par des exemples d'applications. Nous avons consider_deux applications : une sur les données d'assu- rance retraite et une autre sur les données du stage que nous avons effectué au sein de l'hôpitale d'Amizour, dans le service d'oncologie.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité Abderrahmane mira - Béjaiaen_US
dc.subjectAnalyse de survie : Vraisemblance Partielle : Kaplan Meieren_US
dc.titleApplication du modèle de Cox dans l’analyse des données de survieen_US
dc.typeThesisen_US
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