Analyse Bayésienne d'un modèle de régression linéaire sous contamination AO
| dc.contributor.author | Sidhoumi, Thafsouth | |
| dc.date.accessioned | 2024-12-16T09:20:59Z | |
| dc.date.available | 2024-12-16T09:20:59Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description | 60f.:ill.;30cm | |
| dc.description.abstract | Au cours de cette étude, nous avons appliqué l'algorithme de Gibbs sampler pour estimer les paramètres d'un modèle de régression linéaire avec des erreurs autocorrélées suivant un AR (1), tout en prenant en compte la présence de contamination AO. Nous avons également utilisé cette méthode pour effectuer des prédictions de valeurs futures. Afin de démontrer l'efficacité de cette méthode, une étude de simulation a été réalisée pour évaluer ses performances. | |
| dc.identifier.citation | probabilité et statistique | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ummto.dz/handle/ummto/25796 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.publisher | ummto | |
| dc.relation.ispartofseries | probabilité et statistique | |
| dc.subject | Analyse bayésienne | |
| dc.subject | Echantillonnage de Gibbs | |
| dc.subject | Modèle autorégressif | |
| dc.subject | Valeurs aberrantes additive | |
| dc.subject | Contamination AO | |
| dc.subject | Modèle de régression linéaire sous contamination AO | |
| dc.title | Analyse Bayésienne d'un modèle de régression linéaire sous contamination AO | |
| dc.type | Thesis |