Current status data arise when the death of every subject in a study cannot be determined precisely, but is known only to have occurred before or after a random monitoring time. The authors discuss the analysis of such data under semiparametric linear transformation models for which they pmpose a general inference pedm based on estimating functions. They determine the properties of the estimates they propose for the regression parameters of the model and illustrate their technique using tumorigenicity data.
Modeles de transformation lineaire semiparametriques pour des donnbs de statut present
Rksutnk : On dit qu'on a affaire B des donnks de statut pdsent lorsqu'on ne peut pas aterminer le moment prkcis du decks de chaque sujet, mais seulement s'il s'est produit avant ou @s un temps d'observation alkatoire. Les auteurs traitent de l'analyse de telles donnks au moyen de modkles de transformation linkaire semiparam6triques pour lesquels ils pmposent une p d m d'infkrence gknkrale s'appuyant sur les fonctions d'estimation. Jls aterminent les proprikth des estimations qu'ils pmposent pour les pamdtres de kgmsion du m d l e et illustrent leur technique au moyen de donnks de tumorigknicit6.