Let   be a sequence of independent and identically distributed (iid) random variables (rv) with common distribution function (df)   and another iid sequence   with df   independent of  . Here we consider the Smoothed Kaplan-Meier Estimator   of   defined as integral of nonparametric density estimators. It is shown that if   satisfies some smoothness conditions,   has the Chung-Smirnov property, that is, with probability one,   where   is a constant depending only on   and   (  and   are defined below). In this Note, we extend the result of Winter (1979) and Degenhardt (1993) to the censorship model and those of Csörgö and Horvath (1983) to the smoothed estimator with the same constant  . To cite this article: E. Ould-Saïd, O. Yazourh-Benrabah, C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 337 (2003).

On considère une suite de variables aléatoires iid   de même fonction de répartition (f.d.r.)   et une autre suite de variables aléatoires   de f.d.r.   indépendantes de  . On considère un estimateur lissé par convolution   de  . Nous montrons que cet estimateur vérifie la propriété de Chung-Smirnov. Dans cette Note, nous étendons les résultats de Winter (1979) et Degenhardt (1993) au cas censuré et celui de Csörgö et Horvath (1983) à l'estimateur lissé avec la même constante  . Pour citer cet article : E. Ould-Saïd, O. Yazourh-Benrabah, C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 337 (2003).