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Application du maximum de vraisemblance au modele lineaire mixte / Chahra Hamouda 

Public ISBD Titre : Application du maximum de vraisemblance au modele lineaire mixte Type de document : texte imprimé Auteurs : Chahra Hamouda, Auteur ; A.Lanani, Directeur de thèse Editeur : CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine Année de publication : 2017 Importance : 32 f. Format : 30 cm. Note générale : Une copie electronique PDF disponible en BUC Langues : Français (fre) Catégories : Sciences Exactes:Mathématiques Tags : Modèle linéaire mixte  maximum de vraisemblance (ML)  EM algorithme. Index. décimale : 510 Mathématiques Résumé : Dans ce travail, dans un premier ordre on définit le modèle linéaire mixte. Par la suite, on trouve les méthodes d’estimation des différents paramètres de ce modèle. Aussi au coeur des méthodes d’estimation des composantes de la variance et des algorithmes correspondants tel l’algorithme EM, qui trouve dans le calcul des estimateurs du maximum de vraisemblance des composantes de la variance du modèle , Celui-ci d’ailleurs ne pourra aller que grandissant eu égard à l’ampleur du domaine d’application du modèle mixte; ses extensions au modèle linéaire généralisé et au modèle non linéaire. Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=4013 Application du maximum de vraisemblance au modele lineaire mixte [texte imprimé] / Chahra Hamouda, Auteur ; A.Lanani, Directeur de thèse . - CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine, 2017 . - 32 f. ; 30 cm. Une copie electronique PDF disponible en BUC Langues : Français (fre) Catégories : Sciences Exactes:Mathématiques Tags : Modèle linéaire mixte  maximum de vraisemblance (ML)  EM algorithme. Index. décimale : 510 Mathématiques Résumé : Dans ce travail, dans un premier ordre on définit le modèle linéaire mixte. Par la suite, on trouve les méthodes d’estimation des différents paramètres de ce modèle. Aussi au coeur des méthodes d’estimation des composantes de la variance et des algorithmes correspondants tel l’algorithme EM, qui trouve dans le calcul des estimateurs du maximum de vraisemblance des composantes de la variance du modèle , Celui-ci d’ailleurs ne pourra aller que grandissant eu égard à l’ampleur du domaine d’application du modèle mixte; ses extensions au modèle linéaire généralisé et au modèle non linéaire. Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=4013

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