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dc.contributor.authorChergui, Sakina-
dc.contributor.authorChenah, Nadjet-
dc.date.accessioned2020-10-11T09:57:13Z-
dc.date.available2020-10-11T09:57:13Z-
dc.date.issued2020-09-23-
dc.identifier.urihttp://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/6261-
dc.descriptionill., Bibliogr.fr_FR
dc.description.abstractLes méthodes empiriques de vraisemblance sont largement utilisées dans différents contextes pour construire les régions de confiance des paramétrées qui satisfont aux contraintes de moment. Cependant, les régions de confiance du rapport de vraisemblance empirique peuvent être peu précises, en particulier pour les échantillons de petite taille et les situations multidimensionnelles. Dans ce travail nous proposons une nouvelle méthode de probabilité empirique moyenne (MEL). Cette nouvelle méthode construit un nouvel ensemble de pseudodonnées en utilisant les valeurs des moyennes d’observat ion pour définir le rapport de vraisemblance empirique et nous prouvons que ce rapport MEL satisfait au théorème de WILKS. Des simulations avec différents exemples sont données pour évaluer sa performance en matière des échantillons finis, ce qui montre que les régions de confiance construites par la probabilité empirique moyenne sont beaucoup plus précises que celles des autres méthodes de probabilité empirique.fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherUniversité Blida 1fr_FR
dc.subjectvraisemblance empirique: Méthodefr_FR
dc.subjectla régression linéaire: applicationfr_FR
dc.titleMéthode de vraisemblance empiriquefr_FR
dc.title.alternativeapplication sur la régression linéairefr_FR
dc.typeThesisfr_FR
Appears in Collections:Mémoires de Master

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