ESTIMATION DU MODELE LINEAIRE GENERALISE ET APPLICATION

Auteurs-es

  • Malika CHIKHI Université Mentouri Constantine
  • Michel CHAVANCE INSERM, unité 472

Mots-clés :

modèles linéaires généralisés, composantes aléatoires, le lien binomial, familles exponentielles, méthode du maximum de vraisemblance, régression logistique

Résumé

Cet article présente  le modèle linéaire généralisé englobant les  techniques de modélisation telles que la régression linéaire, la régression logistique, la régression  log linéaire et la régression  de Poisson . On Commence par la présentation des modèles  des lois exponentielles pour ensuite estimer les paramètres du modèle par la méthode du maximum de vraisemblance. Par la suite on teste les coefficients du modèle pour voir leurs significations et leurs intervalles de confiances, en utilisant le test de Wald qui porte sur la signification  de la vraie valeur du paramètre  basé sur l'estimation de l'échantillon.

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Biographie de l'auteur-e

Malika CHIKHI, Université Mentouri Constantine

Faculté des Sciences, Département de  Mathématiques

Références

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Publié-e

2012-06-01

Comment citer

CHIKHI, M., & CHAVANCE, M. (2012). ESTIMATION DU MODELE LINEAIRE GENERALISE ET APPLICATION. Sciences & Technologie. A, Sciences Exactes, (35), 13–21. Consulté à l’adresse https://revue.umc.edu.dz/a/article/view/1970

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