Lifetime Analysis

Description

Program (detailed contents):

– Survival distributions: specific functions, usual laws for durations
– The notion of censoring and truncation
– Parametric estimation
– Non-parametric estimation of the survival function and the hazard function (Kaplan-Meier, Nelson-Aalen)
– Adequacy to a probability law and study of the heterogeneity between subgroups
– Parametric regression models
– The semi-parametric Cox model: estimation and model validation
– Applications in the field of reliability or survival analysis

Objectifs

By the end of this module, the student should have understood and be able to explain (main concepts):

- the usual probability laws for modeling survival data
- the notion of censoring and truncation in data
- parametric, non-parametric, and semi-parametric estimation of a survival function

The student will be able to:

- statistically analyze right-censored data with the R software
- estimate a survival function through parametric, non-parametric, and semi-parametric approaches
- test the adequacy to a law or the equality of two survival distributions for censored data
- model and test the effect of covariates on lifespan

Pré-requis

- Inferential Statistics (PO 3MIC)
- Elements of Statistical Modeling (4MA)

Évaluation

L’évaluation des acquis d’apprentissage est réalisée en continu tout le long du semestre. En fonction des enseignements, elle peut prendre différentes formes : examen écrit, oral, compte-rendu, rapport écrit, évaluation par les pairs…

En bref

Crédits ECTS :

Nombre d’heures :

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