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Marginal Analysis of Correlated Failure Time Data with Informative Cluster Sizes
Nous nous intéressons à la modélisation de données de survie corrélées quand la connaissance de la taille des strates peut fournir une information sur le critère de jugement. Celle-ci est basée sur une approche de ré-échantillonnage au sein des strates et sur une méthode de fonction de score pondérée. Nous déterminons les propriétés asymptotiques pour les estimateurs de ré-échantillonnage au sein des strates dans le cadre d'un modèle à risques proportionnel de Cox. Nous établissons la convergence et la normalité asymptotique des estimateurs des coefficients de régression et la propriété de convergence faible des estimateurs de la fonction de base du risque cumulé. La méthode de fonction du score pondérée consiste à prendre l'inverse de la taille des strates comme poids dans la fonction de score. Nous procédons à des études de simulations pour déterminer et comparer le comportement des estimateurs pour des échantillons finis et appliquons les méthodes proposées à une étude dentaire.