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Ajustement des données à la Distribution Logistique Multivariée Mohamed El Merouani Département de Statistique et Informatique Faculté Polydisciplinaire Université Abdelmalek Essaâdi, Tétouan, Maroc. E-mail :  [email_address] la 2ème édition des Journées d ’Informatique et Mathématiques Décisionnelles (JIMD’2) ENSIAS, Rabat, Maroc
Plan ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Introduction  ,[object Object],[object Object]
[object Object],[object Object]
[object Object],[object Object]
Application à la Distribution Logistique Multivariante ,[object Object],pour
[object Object]
chaque  admet comme fonction de distribution : et un sous-ensemble quelconque  a une CDF conjointe de la même forme.
Les estimateurs de   et   sont obtenus comme suit : (a) On obtient les estimateurs de  en écrivant :   où   est la proportion des points de l ’échantillon où : avec  .
[object Object],où   pour tout
[object Object],où  pour tout
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où si   pour tout     ; et si   pour tout     avec  est une permutation quelconque de   Quand la taille de l ’échantillon est finie, il est possible d’avoir  pour quelques valeurs de l ’échantillon.
[object Object],Soit   quelconque tel que   , alors nous avons
[object Object],En faisant chacune de ces équations égale à 0,  on obtient le système des équations suivantes :
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Simulation de la Distribution Logistique Standard Multivariante ,[object Object]
suit une distribution logistique multivariante  avec   et   .
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
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Conclusion ,[object Object],[object Object]
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Table 1:  Moyennes et écart-types des statistiques AAE et ASE pour une simulation avec 1000 replications à partir d'une Distribution Logistique Bivanriante BL(0,1,0, τ ) pour différents valeurs de  τ  et pour β=0,5 Moyennes et écart-types pour  τ τ=1 τ=0,5 τ=0,25 Taille de l'échantillon Statistiques Moyenne Ecart-type Moyenne Ecart-type Moyenne Ecart-type 50 AAE 0,793 0,263 0,591 0,196 0,49 0,166 100 0,615 0,188 0,46 0,142 0,382 0,122 200 0,481 0,138 0,391 0,105 0,301 0,091 500 0,357 0,101 0,27 0,078 0,227 0,068 50 ASE 0,676 0,595 0,385 0,303 0,312 0,237 100 0,433 0,319 0,245 0,163 0,198 0,129 200 0,283 0,183 0,161 0,096 0,131 0,077 500 0,177 0,097 0,102 0,054 0,083 0,045
Table 2:  Moyennes et écart-types des statistiques AAE et ASE pour une simulation avec 1000 replications à partir d'une Distribution Logistique Bivanriante BL(0,1,0,1)  pour β=0,5; β=0,9 et β=1 Moyennes et écart-types pour β β =0,5 β =0,9 β =1 Taille de l'échantillon Statistiques Moyenne Ecart-type Moyenne Ecart-type Moyenne Ecart-type 50 AAE 0,793 0,263 0,947 0,311 0,989 0,323 100 0,615 0,188 0,769 0,235 0,811 0,247 200 0,481 0,138 0,631 0,184 0,671 0,196 500 0,357 0,101 0,504 0,144 0,543 0,155 50 ASE 0,676 0,595 0,914 0,689 0,991 0,722 100 0,433 0,319 0,64 0,402 0,708 0,432 200 0,283 0,183 0,49 0,255 0,519 0,281 500 0,177 0,097 0,324 0,156 0,374 0,176
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Ajustement des données à la Distribution Logistique Multivariée

  • 1. Ajustement des données à la Distribution Logistique Multivariée Mohamed El Merouani Département de Statistique et Informatique Faculté Polydisciplinaire Université Abdelmalek Essaâdi, Tétouan, Maroc. E-mail : [email_address] la 2ème édition des Journées d ’Informatique et Mathématiques Décisionnelles (JIMD’2) ENSIAS, Rabat, Maroc
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8. chaque admet comme fonction de distribution : et un sous-ensemble quelconque a une CDF conjointe de la même forme.
  • 9. Les estimateurs de et sont obtenus comme suit : (a) On obtient les estimateurs de en écrivant : où est la proportion des points de l ’échantillon où : avec .
  • 10.
  • 11.
  • 12.
  • 13. où si pour tout   ; et si pour tout   avec est une permutation quelconque de Quand la taille de l ’échantillon est finie, il est possible d’avoir pour quelques valeurs de l ’échantillon.
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17.
  • 18. suit une distribution logistique multivariante avec et .
  • 19.
  • 20.
  • 21.
  • 22.
  • 23.
  • 24. Table 1: Moyennes et écart-types des statistiques AAE et ASE pour une simulation avec 1000 replications à partir d'une Distribution Logistique Bivanriante BL(0,1,0, τ ) pour différents valeurs de τ et pour β=0,5 Moyennes et écart-types pour τ τ=1 τ=0,5 τ=0,25 Taille de l'échantillon Statistiques Moyenne Ecart-type Moyenne Ecart-type Moyenne Ecart-type 50 AAE 0,793 0,263 0,591 0,196 0,49 0,166 100 0,615 0,188 0,46 0,142 0,382 0,122 200 0,481 0,138 0,391 0,105 0,301 0,091 500 0,357 0,101 0,27 0,078 0,227 0,068 50 ASE 0,676 0,595 0,385 0,303 0,312 0,237 100 0,433 0,319 0,245 0,163 0,198 0,129 200 0,283 0,183 0,161 0,096 0,131 0,077 500 0,177 0,097 0,102 0,054 0,083 0,045
  • 25. Table 2: Moyennes et écart-types des statistiques AAE et ASE pour une simulation avec 1000 replications à partir d'une Distribution Logistique Bivanriante BL(0,1,0,1) pour β=0,5; β=0,9 et β=1 Moyennes et écart-types pour β β =0,5 β =0,9 β =1 Taille de l'échantillon Statistiques Moyenne Ecart-type Moyenne Ecart-type Moyenne Ecart-type 50 AAE 0,793 0,263 0,947 0,311 0,989 0,323 100 0,615 0,188 0,769 0,235 0,811 0,247 200 0,481 0,138 0,631 0,184 0,671 0,196 500 0,357 0,101 0,504 0,144 0,543 0,155 50 ASE 0,676 0,595 0,914 0,689 0,991 0,722 100 0,433 0,319 0,64 0,402 0,708 0,432 200 0,283 0,183 0,49 0,255 0,519 0,281 500 0,177 0,097 0,324 0,156 0,374 0,176
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