Inférence dans le modèle exponentiel généralisé
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Date
2021
Authors
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Publisher
ummto
Abstract
Ce travail a pour objet l'étude théorique et pratique du modèle exponentiel généralisé à deux paramètres
La première partie a été consacrée au un rappel détaillé sur la famille exponentielle où nous avons donné quelques lois de probabilités usuelles appartenant à cette famille. Puis, nous avons présentés le modèle exponentiel généralisé, en déterminant sa fonction de répartition, de densité et sa fonction de survie et de hasard.
Dans la seconde partie, nous avons présenté en détail les méthodes d'estimation des paramètres ? et ? de la distribution exponentielle généralisée. Premièrement, c'est par l'inférence classique, où nous avons détaillé le principe de la méthode du maximum de vraisemblance, la méthode des moments, estimation par intervalle de con?ance, estimateurs basés sur les quantiles, estimateurs des moindres carrés. La fonction nlm sous R a été utilisée pour estimer les paramètres ? et ? par la méthode du maximum de vraisemblance car le système de la méthode n'admet pas de solution explicites. Dans un second temps, nous avons présenté l'approche Bayésienne. Dans cette approche, nous avons construit des estimateurs Bayésiens de ? et ? basés sur l'approximation de Lindley et la procédure MCMC et sous la fonction coût quadratique. Des applications pratiques et comparatives selon les di?érentes méthodes sont établies.
Description
54f.:ill.;30cm
Keywords
Estimation bayésienne, Modèle exponentiel généralisé, Distribution Gamma, Weibull, Estimation classique
Citation
Probabilités et statistiques