Modèle de mélange et modèles linéaires généralisés, application aux données de co-infection (arbovirus & paludisme)
Auteur / Autrice : | Mor Absa Loum |
Direction : | Elisabeth Gassiat, Aliou Diop |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Mathématiques appliquées |
Date : | Soutenance le 28/08/2018 |
Etablissement(s) : | Université Paris-Saclay (ComUE) en cotutelle avec Université de Saint-Louis (Sénégal) |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale de mathématiques Hadamard (Orsay, Essonne ; 2015-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire de mathématiques d'Orsay (1998-....) |
établissement opérateur d'inscription : Université Paris-Sud (1970-2019) | |
Jury : | Président / Présidente : Cécile Durot |
Examinateurs / Examinatrices : Elisabeth Gassiat, Aliou Diop, Cécile Durot, Jean-Marc Bardet, Christophe Giraud, Abdou Kâ Diongue, Cheikh Loucoubar | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Marc Bardet, Stéphane Girard |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
Nous nous intéressons, dans cette thèse, à l'étude des modèles de mélange et des modèles linéaires généralisés, avec une application aux données de co-infection entre les arbovirus et les parasites du paludisme. Après une première partie consacrée à l'étude de la co-infection par un modèle logistique multinomial, nous proposons dans une deuxième partie l'étude des mélanges de modèles linéaires généralisés. La méthode proposée pour estimer les paramètres du mélange est une combinaison d'une méthode des moments et d'une méthode spectrale. Nous proposons à la fin une dernière partie consacrée aux mélanges de valeurs extrêmes en présence de censure. La méthode d'estimation proposée dans cette partie se fait en deux étapes basées sur la maximisation d'une vraisemblance.