Réduction de dimension en présence de données censurées.

Résumé Nous considérons des modèles de régression où la variable expliquée est censurée à droite aléatoirement. Nous proposons de nouveaux estimateurs de la fonction de régression dans des modèles paramétriques, et nous proposons une procédure de test non paramétrique d'adéquation à ces modèles. Nous prolongeons ces méthodes à l'étude du modèle semi-paramétrique "single-index", généralisant des techniques de réduction de la dimension utilisées en l'absence de censure. Nous nous penchons tout d'abord sur des modèles reposant sur des hypothèses d'identifiabilité plus fortes, avant de travailler dans un cadre où la variable expliquée et la censure sont indépendantes conditionnellement aux variables explicatives. Nous développons une nouvelle approche de réduction de la dimension pour ce type de problème.