Numéro spécial : données longitudinales quantitatives, événementielles, incomplètement observées
Inférence statistique pour un modèle markovien de dégradation avec covariables dépendantes du temps
Journal de la société française de statistique, Tome 155 (2014) no. 1, pp. 99-116.

On propose un modèle markovien de dégradation à temps discret. L’espace d’états décrit l’évolution de la dégradation d’un composant industriel. Des covariables sont intégrées dans les probabilités de transition comme dans un modèle de régression logistique. Si les covariables dépendent du temps, alors le modèle devient non-homogène en temps. On s’intéresse ici à l’inférence statistique pour un tel modèle sur la base de l’observation de plusieurs composants à un ou plusieurs instants et de l’observation des covariables à chaque unité de temps. On s’intéresse également au problème de la sélection des covariables influentes pour chacune des probabilités de transition.

We propose a discrete-time Markov chain over a finite state space to describe the degradation evolution of an industrial component. Covariates are integrated in the transition probabilities as in a logistic regression. If covariates evolve with time, the model turns to be time-inhomogeneous. Statistical inference for such a model is considered here for a fleet of components observed at several times when covariates are measured at each unit of discrete time. The problem of determining which covariates impact a given transition probability (called hereafter covariates selection) is also discussed.

Mot clés : inspections visuelles, modèle multi-états, sélection de covariables
Keywords: covariates selection, multi-states model, visual inspection data 
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