Contribution à l'étude de l'influence en analyse des données
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Date
2014
Authors
Journal Title
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Volume Title
Publisher
Universite Mouloud MAMMERI Tizi-Ouzou
Abstract
Par ce travail, nous estimons avoir contribu´e `a l’´etude de la fonction d’influence du coefficient
de sensibilit´e de B´enass´eni ½ en A.C.P. robuste. Nous avons caract´eris´e cette fonction
lorsqu’on utilise les estimateurs robustes de la matrice de covariance le MCD, le MCD1 et
le S-estimateur. Grˆace `a ces fonctions, nous avons pu ´etablir une comparaison (au sens de
la robustesse) entre ces estimateurs, l’´etude a montr´e la grande robustesse du S-estimateur.
Pour confirmer ce r´esultat obtenu grˆace aux fonctions d’influence dans le cas
g´en´eral, nous avons calcul´e la sensibilit´e aux grosses erreurs de ½, et nous avons obtenu les
valeurs les plus petites pour le S-estimateur.
Dans le but de connaˆıtre le comportement de ces estimateurs en pr´esence des
valeurs aberrantes, nous avons effectu´e une ´etude empirique en calculant le MSE des
estimateurs de ½, pour cela nous avons utilis´e deux lois, la loi multinormale et la loi
multinormale contamin´ee, et nous avons consid´er´e plusieurs pourcentage de contamination.
Les r´esultats de simulation ont montr´e que les valeurs du MSE lorsqu’on utilise
le S-estimateur sont les plus petites et aussi restent stable mˆeme si le pourcentage de
contamination est grand. Donc, nous avons conclu que le S-estimateur est le plus r´esistant
en pr´esence de plusieurs valeurs aberrantes, donc le plus robuste.
Comme perspectives de recherche, nous proposons:
² ´Etendre ce travail `a d’autres m´ethodes statistiques multivari´ees (l’analyse des correspondance,
la r´egression multiple,...).
² ´Etendre les travaux de Prendergast (2008) et de Prendergast & Li Wai Suen (2011) `a
d’autres estimateurs, par exemple, le S-estimateur.
Description
[s.n], 2014. - 111 f. ; 30 cm + CD-ROM.
Bibliographie
Keywords
analyse des données, Contribution
Citation
Probabilité