Unified Methods for Censored Longitudinal Data and Causality

Au cours des dernières décennies, il y a eu une explosion de l'informatique et des technologies de l'information. Ce développement s'accompagne d'une expansion des études d'observation complexes et des essais cliniques dans divers domaines tels que la médecine, la biologie, l'épidémiologie, la sociologie et l'économie, entre autres, qui impliquent la collecte de grandes quantités de données sur des sujets ou des organismes au fil du temps. L'objectif de telles études peut être formulé comme l'estimation d'un paramètre de dimension finie de la distribution de la population correspondant au processus dépendant du temps observé. De tels problèmes d'estimation se posent dans l'analyse de survie, l'inférence causale et l'analyse de régression. Ce livre fournit un cadre statistique fondamental pour l'analyse de données longitudinales complexes. Il offre la première description complète des techniques d'estimation optimales basées sur des structures de données dépendantes du temps soumises à des facteurs informatifs.