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Journal of Mathematics and Statistics Studies
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  This is an Open Access Journal Open Access journal
ISSN (Online) 2709-4200
Published by Al-Kindi Center for Research and Development Homepage  [11 journals]
  • Apprentissage statistique du modèle Cox-logistique : application à la
           survie des enfants de moins de 5 ans au Bénin.

    • Authors: Mohamadou Salifou; Madjid Houessou
      Abstract: La mortalité des enfants de moins de cinq ans est un phénomène connu et très rependu au Bénin. Rechercher les facteurs qui l’engendrent et caractériser les couches d’enfants les plus vulnérables serait un pas dans la réduction du taux de mortalité des enfants. Après avoir souligné les limites des modèles utilisés jusque-là pour appréhender les déterminants du phénomène, la présente étude s’est fixée comme principal objectif de construire un modèle de prédiction qui explique au mieux la mortalité des enfants de moins de cinq ans dans le contexte béninois. Ainsi, nous avons mis en évidence la pertinence du modèle à hasards proportionnels avec un surplus de zéro (Cox-logistique) pour analyser les déterminants de la mortalité des enfants de moins de cinq ans à travers l’âge au décès. Nous comparons les performances prédictives du modèle Cox-logistique pénalisé par la procédure Elastic-Net avec celles obtenues à partir de la méthodologie des forêts aléatoires (respectivement de survie) connue pour donner la plus petite erreur de prédiction, mais difficile à interpréter par les non-statisticiens. Nous comparons également leur facilité d’interprétation. Enfin, les covariables sélectionnées par chaque procédure sont comparées et discutées. Les résultats suggèrent que la méthode de sélection basée sur la pénalisation Elastic-Net appliquée à la régression logistique donne une bonne alternative aux forêts aléatoires de classification, en association avec un modèle final facile à interpréter pour les démographes, afin de distinguer le statut des enfants dès leur naissance face au décès. À l’opposé, la procédure d’arbre de survie offre un cadre d’interprétation visuelle à travers l’arbre optimal fourni, dont les variables constitutives sont toutes identifiées comme importantes pour la prédiction de l’âge au décès des enfants au Bénin.
      PubDate: Fri, 30 Oct 2020 00:00:00 +000
       
 
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School of Mathematical and Computer Sciences
Heriot-Watt University
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