Critère d’information d’Akaike pour la séléction d’un modèle / Amira Bekhouche 

Public ISBD Titre : Critère d’information d’Akaike pour la séléction d’un modèle Type de document : texte imprimé Auteurs : Amira Bekhouche, Auteur ; Imene Zatout, Auteur ; Meghlaoui Dakhmouche, Directeur de thèse Editeur : CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine Année de publication : 2019 Importance : 39 f. Format : 30 cm. Note générale : Une copie électronique PDF disponible en BUC. Langues : Français (fre) Catégories : Sciences Exactes:Mathématiques Tags : Akaike Index. décimale : 510 Mathématiques Résumé : L’AIC d’Akaike (Akaike 1973, 1974a) est un critère théorétique de l’information pour le choix du meilleur des modèles paramétriques alternatifs basés sur des données observées. L’AIC s’est avéré intensivement applicable dans l’analyse de données statistiques, c’est une estimation approximative sans biais du log-vraisemblance moyenne qui est la partie essentielle de l’information de Kullback-Leibler. L’information de Kullback-Leibler est une mesure théorique de l’information de la non similarité entre deux distributions (Kullback et Leibler 1951 ; Kullback 1958). Plus la mesure est grande, plus la différence entre les deux distributions est grande Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=11555 Critère d’information d’Akaike pour la séléction d’un modèle [texte imprimé] / Amira Bekhouche, Auteur ; Imene Zatout, Auteur ; Meghlaoui Dakhmouche, Directeur de thèse . - CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine, 2019 . - 39 f. ; 30 cm. Une copie électronique PDF disponible en BUC. Langues : Français (fre) Catégories : Sciences Exactes:Mathématiques Tags : Akaike Index. décimale : 510 Mathématiques Résumé : L’AIC d’Akaike (Akaike 1973, 1974a) est un critère théorétique de l’information pour le choix du meilleur des modèles paramétriques alternatifs basés sur des données observées. L’AIC s’est avéré intensivement applicable dans l’analyse de données statistiques, c’est une estimation approximative sans biais du log-vraisemblance moyenne qui est la partie essentielle de l’information de Kullback-Leibler. L’information de Kullback-Leibler est une mesure théorique de l’information de la non similarité entre deux distributions (Kullback et Leibler 1951 ; Kullback 1958). Plus la mesure est grande, plus la différence entre les deux distributions est grande Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=11555

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