Dépôt Institutionnel Université de Jijel

Estimation bayésienne : Simulation numériques

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dc.contributor.author Boukerra, Ammer
dc.contributor.author Boudjerida, Khawla(encadreur)
dc.date.accessioned 2022-03-28T08:12:53Z
dc.date.available 2022-03-28T08:12:53Z
dc.date.issued 2021
dc.identifier.uri http://dspace.univ-jijel.dz:8080/xmlui/handle/123456789/11029
dc.description.abstract Ce travail est d edi e a l' etude d'estimation des param etres. le mod ele auquel on s'int eresse est le mod ele de Weibull a deux param etres. l'approche utilis ee est une approche bay esienne avec une fonction de perte sym etrique (la fonction de perte quadratique ), puis une fonction de perte asym etrique dont la fonction de perte Linex. en utilisant des donn ees compl etes et une loi a priori conjugu ee naturelle pour les param etres. l'expression des estimateurs bay esiens reste sous forme d'int egrales, c'est pourquoi, nous utilisons les m ethodes de Monte-Carlo (MCMC) et les m ethodes PMC. Ces m ethodes num eriques nous permis de trouver la valeur des chaque estimateurs ainsi que son risque a posteriori. fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.publisher Université jijel fr_FR
dc.relation.ispartofseries ;Mat.Sta.0421
dc.subject bayésien - densité a posteriori - MCMC - PMC - la loi de Weibull fr_FR
dc.title Estimation bayésienne : Simulation numériques fr_FR
dc.type Thesis fr_FR


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