Modèles de durée
Réf. 53001
Mieux connaître les spécificités des modèles de durée.
- Durée : 8 semaines
- Effort : 24 heures
- Rythme: ~3 heures/semaine
- Langues: Français
Ce que vous allez apprendre
À la fin de ce cours, vous saurez :
- 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.
Prérequis
Des connaissances associées à un premier cours de statistique mathématique et de probabilités sont nécessaires.
Evaluation et Certification
Auto-évaluation par QCM. Ce Mooc ne permet pas d'obtenir de Badge numérique ni de certificat.
Plan de cours
- 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
Équipe pédagogique
Olivier Lopez
Catégories
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.
Établissements
Licence
Licence pour le contenu du cours
Attribution - Pas d’Utilisation Commerciale - Pas de Modification
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Selon les conditions suivantes :
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- Pas de modifications — Dans le cas où vous effectuez un remix, que vous transformez, ou créez à partir du matériel composant l'oeuvre originale, vous n'êtes pas autorisé à distribuer ou mettre à disposition l'oeuvre modifiée.
Licence pour le contenu créé par les participants du cours
Tous droits réservés
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