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Nous appliquons de nouvelles méthodes de détection de ruptures à une série de données sur les anomalies climatiques annuelles, et à trois séries de données journalières relatives à la première vague du Covid-19 en France en 2020. Dans chacune de ces séries, plusieurs ruptures sont détectées et leurs localisations sont estimées.
L’étude des copules et de leurs applications en statistique, en particulier en Biostatistique, est récente. Les copules jouent un rôle très important dans la modélisation de la structure de dépendance entre les lois marginales et la loi jointe d’un vecteur de variables aléatoires. Dans cet article, nous présentons une synthèse des travaux récents portant sur cette théorie et ses applications à l’analyse des données de survie multivariée. Enfin, à titre d’illustration, une application sur des données de survie bivariée issue de la littérature est présentée, et analysée par la procédure Proc Copula du logiciel SAS.
L’objet du présent article est d’établir la normalité asymptotique d’un estimateur à noyau du quantile conditionnel dans un modèle de censure droite, pour lequel les durées de vie ainsi que les covariables sont supposées satisfaire une dépendance de type association.
