Méthodes de Monte Carlo dans l'estimation non paramétrique : Cas de la densité de probabilité de données positives

Méthodes de Monte Carlo dans l'estimation non paramétrique : Cas de la densité de probabilité de données positives

Méthodes de Monte Carlo dans l'estimation non paramétrique : Cas de la densité de probabilité de données positives
2019128 pagesISBN 9786138433088
Format: PocheLangue : Français

Pour estimer la densité de probabilité des données positives par la méthode du noyau associé, le choix du noyau et du paramètre de lissage est important. On a utilisé les noyaux asymétriques du type Gamma, Gamma modifié, Gaussien-Inverse-Réciproque et Log-Normal. La sélection du paramètre de lissage est basée sur l'approche classique (UCV) et l'approche Bayésienne globale...

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