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dc.contributor.author |
Chergui, Sakina |
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dc.contributor.author |
Chenah, Nadjet |
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dc.date.accessioned |
2020-10-11T09:57:13Z |
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dc.date.available |
2020-10-11T09:57:13Z |
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dc.date.issued |
2020-09-23 |
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dc.identifier.uri |
http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/6261 |
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dc.description |
ill., Bibliogr. |
fr_FR |
dc.description.abstract |
Les 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.iso |
fr |
fr_FR |
dc.publisher |
Université Blida 1 |
fr_FR |
dc.subject |
vraisemblance empirique: Méthode |
fr_FR |
dc.subject |
la régression linéaire: application |
fr_FR |
dc.title |
Méthode de vraisemblance empirique |
fr_FR |
dc.title.alternative |
application sur la régression linéaire |
fr_FR |
dc.type |
Thesis |
fr_FR |
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