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Modèles de durée

Ref. 53001
CategoryMaths and statisticsCategoryTools for research
Mieux connaître les spécificités des modèles de durée.
  • Duration: 8 weeks
  • Effort: 24 hours
  • Pace: ~3 hours/week
  • Languages: French

What you will learn

At the end of this course, you will be able to:

  • Les grands principes de construction des estimateurs les plus classiques utilisés pour estimer la distribution dans la durée
  • Adapter ces principes à des situations au moins standard qui peuvent se rencontrer dans de tels jeux de données,
  • Enfin vous serez sensibilisés aux principaux réflexes méthodologiques que l'on doit avoir en pratique.  

Description

Dans ce cours, on s'intéressera de façon plus privilégiée aux applications à l'actuariat de ce genre de modèle sans pour autant que ce domaine d'application soit exclusif, on s'intéressera notamment à l'étude de la mortalité et à ses applications en assurance vie en terminant par une introduction à l'évolution de la durée de vie à travers les générations. Et la théorie développée dans ce courant trouve également de nombreuses applications par exemple en biostatistique ou encore en fiabilité.

L'enjeu c'est de saisir les spécificités des modèles de durée et de proposer des techniques qui permettent de répondre aux multiples problèmes qu'ils posent. Le plus connu étant celui des observations incomplètes, on utilise le terme d'observation censurée, des observations incomplètes qui apparaissent du fait de la structure temporelle sous-jacente.     

Format

Le cours est sur 8 semaines, chaque semaine comporte plusieurs vidéos. Des QCM sont proposés afin de s'évaluer et d'améliorer sa compréhension du cours.

Prerequisites

Des connaissances associées à un premier cours de statistique mathématique et de probabilités sont nécessaires.

Assessment and certification

Auto-évaluation par QCM. Ce Mooc ne permet pas d'obtenir de Badge numérique ni de certificat.

Course plan

  • Semaine 0 : Introduction
  • Semaine 1 : Concepts et spécificités de l'analyse de survie
  • Semaine 2 : Phénomènes de censure et de troncature
  • Semaine 3 : Estimateur non paramétrique de Kaplan-Meier : Construction
  • Semaine 4 : Estimateur non paramétrique de Kaplan-Meier : Propriétés
  • Semaine 5 : Table de mortalité et lissage
  • Semaine 6 : Lissage et estimation paramétrique 1/3
  • Semaine 7 : Estimation paramétrique 2/3
  • Semaine 8 : Estimation paramétrique 3/3 et perspectives

Course team

Olivier Lopez

Categories

Olivier Lopez est Professeur de mathématiques appliqués (statistique) à l'Université Pierre et Marie Curie, affilié au Laboratoire de Statistique Théorique et Appliquée, et Directeur de l'ISUP.

Organizations

ENSAE Paris

License

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Attribution-NonCommercial-NoDerivatives

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  • NoDerivatives — If you remix, transform, or build upon the material, you may not distribute the modified material.

License for the content created by course participants

All rights reserved

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