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Academic literature on the topic 'L'estimateur maximum de vraisemblance'
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Journal articles on the topic "L'estimateur maximum de vraisemblance"
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Sambou, S. "Comparaison par simulation de Monte-Carlo des propriétés de deux estimateurs du paramètre d'échelle de la loi exponentielle : méthode du maximum de vraisemblance (MV) et méthode des moindres carrés (MC)." Revue des sciences de l'eau 17, no. 1 (2005): 23–47. http://dx.doi.org/10.7202/705521ar.
Full textAbstract:
La loi exponentielle est très répandue en hydrologie : elle est faiblement paramétrée, de mise en œuvre aisée. Deux méthodes sont fréquemment utilisées pour estimer son paramètre : la méthode du maximum de vraisemblance et la méthode des moments, qui fournissent la même estimation. A côté de ces deux méthodes, il y a celle des moindres carrés qui est très rarement utilisée pour cette loi. Dans cet article, nous comparons le comportement asymptotique de l'estimateur de la méthode des moindres carrés avec celui de la méthode du maximum de vraisemblance en partant d'une loi exponentielle à un seul paramètre a connu, puis en généralisant les résultats obtenus à partir de la dérivation des expressions analytiques. L'échantillon historique disponible en pratique étant unique, et de longueur généralement courte par rapport à l'information que l'on désire en tirer, l'étude des propriétés statistiques des estimateurs ne pourra se faire qu'à partir d'échantillons de variables aléatoires représentant des réalisations virtuelles du phénomène hydrologique concerné obtenus par simulations de Monte Carlo. L'étude par simulation de Monte Carlo montre que pour de faibles échantillons, l'espérance mathématique des deux estimateurs tend vers le paramètre réel, et que la variance de l'estimateur des moindres carrés est supérieure à celle de l'estimateur du maximum de vraisemblance.
2
Boussama, Farid. "Normalité asymptotique de l'estimateur du pseudo-maximum de vraisemblance d'un modèle GARCH." Comptes Rendus de l'Académie des Sciences - Series I - Mathematics 331, no. 1 (2000): 81–84. http://dx.doi.org/10.1016/s0764-4442(00)01593-7.
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3
Blondin, David. "Vitesse de convergence presque sûre de l'estimateur à noyau du maximum de vraisemblance local." Comptes Rendus Mathematique 342, no. 3 (2006): 207–10. http://dx.doi.org/10.1016/j.crma.2005.12.011.
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4
Douc, Randal, and Catherine Matias. "Propriétés asymptotiques de l'estimateur de maximum de vraisemblance pour des modèles de Markov cachés généraux." Comptes Rendus de l'Académie des Sciences - Series I - Mathematics 330, no. 2 (2000): 135–38. http://dx.doi.org/10.1016/s0764-4442(00)00138-5.
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5
Trognon. "Les méthodes du pseudo-maximum de vraisemblance." Annales d'Économie et de Statistique, no. 8 (1987): 117. http://dx.doi.org/10.2307/20075673.
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6
Adlouni, Salaheddine El, and Taha B. M. J. Ouarda. "Comparaison des méthodes d’estimation des paramètres du modèle GEV non stationnaire." Revue des sciences de l'eau 21, no. 1 (2008): 35–50. http://dx.doi.org/10.7202/017929ar.
Full textAbstract:
Résumé L’analyse fréquentielle des événements extrêmes est un des outils privilégiés pour l’estimation des débits de crue et de leurs périodes de retour. En analyse fréquentielle, les observations doivent être indépendantes et identiquement distribuées (iid). Ces hypothèses ne sont pas souvent respectées et les paramètres de la loi à ajuster sont fonction du temps ou de covariables. Le modèle GEV non stationnaire permet de tenir compte de cette dépendance. L’objectif du présent travail est de comparer la méthode du maximum de vraisemblance pour l’estimation des quantiles à la méthode du maximum de vraisemblance généralisée (GML) et à une généralisation de la méthode des L‑moments dans le cas non stationnaire. Trois modèles sont considérés : le modèle stationnaire (GEV0), le cas où le paramètre de position est une fonction linéaire de la covariable (GEV1) et le cas d’une dépendance quadratique (GEV2). Un cas d’étude des précipitations à une station de la Californie montre le potentiel des modèles non stationnaires.
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Ciuperca, Gabriela. "Sur le test de maximum de vraisemblance pour le mélange de populations." Comptes Rendus de l'Académie des Sciences - Series I - Mathematics 328, no. 4 (1999): 351–56. http://dx.doi.org/10.1016/s0764-4442(99)80224-9.
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8
Cadet. "Une unification des tests du maximum de vraisemblance de la loi normale multidimensionnelle." Annales d'Économie et de Statistique, no. 24 (1991): 89. http://dx.doi.org/10.2307/20075844.
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9
Bourlange and Doz. "Pseudo-maximum de vraisemblance: Expériences de simulations dans le cadre d'un modèle de Poisson." Annales d'Économie et de Statistique, no. 10 (1988): 139. http://dx.doi.org/10.2307/20075699.
Full text
10
Rodriguez-Poo, Juan, Stefan Sperlich, and Philippe Vieu. "Normalité asymptotique d'estimateurs de maximum de vraisemblance pour modèles non-paramétriques de régression multidimensionnelle." Comptes Rendus de l'Académie des Sciences - Series I - Mathematics 333, no. 1 (2001): 61–64. http://dx.doi.org/10.1016/s0764-4442(01)02010-9.
Full textDissertations / Theses on the topic "L'estimateur maximum de vraisemblance"
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Douc, Randal. "Problèmes statistiques pour des modèles à variables latentes : propriétés asymptotiques de l'estimateur du maximum de vraisemblance." Palaiseau, Ecole polytechnique, 2001. http://www.theses.fr/2001EPXXO001.
Full textAbstract:
Un modèle autorégressif à régime markovien est un processus à temps discret à deux composantes x n, y n évoluant de la façon suivante : x n est une chaine de Markov homogène et y n suit une loi conditionnelle dépendante non seulement de x n mais aussi de y n 1, , y n 8. Le processus x n, usuellement appelé régime n'est pas observé et l'inférence doit être menée à partir du processus observable y n. Ces modèles incluent en particulier les modèles de chaines de Markov cachées utilisés en reconnaissance de la parole, économétrie, neuro-physiologie ou analyse des séries temporelles. Dans ce travail, nous prouvons consistance et normalité asymptotique de l'estimateur de maximum de vraisemblance dans le cas où les variables aléatoires cachées vivent dans un espace compact non nécessairement fini. Nous investissons deux techniques différentes, la première appliquée aux modèles de Markov cachées utilise l'ergodicité géométrique de certaines chaines de Markov étendues, et s'appuie sur une méthode proposée par Legland et Mevel (1997) dans le cas où les x k prennent un nombre fini de valeurs. Bien que cette technique semble adaptée à l'étude des estimateurs récursifs (ou l'estimateur est réévalue à chaque nouvelle observation), sa mise en oeuvre nécessite néanmoins des hypothèses relativement fortes. Une seconde approche que nous avons directement applique aux modèles autorégressifs non-linéaires a régime markovien utilise des approximations par des suites stationnaires et permet de prouver consistance et normalité asymptotique sous des hypothèses plus faibles
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Khanji, Basem. "Recherche de nouvelle physique dans le canal B0s --> J/psi phi auprès de l'expérience LHCb." Phd thesis, Université de la Méditerranée - Aix-Marseille II, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00631168.
Full textAbstract:
Recherche de nouvelle physique dans le canal B0s --> J/psi phi auprès de l'expérience LHCb: Dans le Modèle Standard, la différence de phase apparaissant dans la désintégration B0s --> J/psi phi est prèdite avec une grande précision. Cette observable est une sonde pour mettre en évidence de la Nouvelle Physique car l'oscillation B0s -B0sbar s'effectue via un diagramme en boucles sensible à la nouvelles particules. Nous avons développé une sélection simplifiée pour les données de 2010. Elle évite tous biais sur la distribution en temps propre afin de réduire l'incertitude systématique. De plus, nous contrôlons les performances d'étiquetage pour les événements B0s --> J/psi phi en utilisant les canaux similaires B0d--> J/psi K*0 et B+ --> J/psi K+. Avec les données de 2010, nous obtenons 570 événements de signal avec une luminosité intégré de 36 pb−1, une puissance de d'étiquetage de (2, 2 ± 0, 4)% et une résolution temporelle de 50 fs. Nous avons étudié une sélection alternative, qui maximise la sensibilité à la phase phis en utilisant des coupures biasant le temp propre. Nous avons proposé une méthode pour corriger la déformation de temps propre à partir des données. Nous avons développé un programme d'ajustement pour déterminer la phase phis. Avec les données 2010, la valeur touveé est phis = [−2, 7,−0, 5] rad à 68% de confiance. Ce résultat est compatible avec la prédiction du Modèle Standard.
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Khanji, Basem. "Recherche de nouvelle physique dans le canal B⁰ → J/ψφ auprès de l’expérience LHCb". Thesis, Aix-Marseille 2, 2011. http://www.theses.fr/2011AIX22064.
Full textAbstract:
Dans le Modèle Standard, la différence de phase apparaissant dans la désintégration B0s --> J/psi phi est prèdite avec une grande précision. Cette observable est une sonde pour mettre en évidence de la Nouvelle Physique car l’oscillation B0s -B0sbar s’effectue via un diagramme en boucles sensible à la nouvelles particules. Nous avons développé une sélection simplifiée pour les données de 2010. Elle évite tous biais sur la distribution en temps propre afin de réduire l’incertitude systématique. De plus, nous contrôlons les performances d’étiquetage pour les événements B0s --> J/psi phi en utilisant les canaux similaires B0d--> J/psi K*0 et B+ --> J/psi K+. Avec les données de 2010, nous obtenons 570 événements de signal avec une luminosité intégré de 36 pb−1, une puissance de d’étiquetage de (2, 2 ± 0, 4)% et une résolution temporelle de 50 fs. Nous avons étudié une sélection alternative, qui maximise la sensibilité à la phase phis en utilisant des coupures biasant le temp propre. Nous avons proposé une méthode pour corriger la déformation de temps propre à partir des données. Nous avons développé un programme d’ajustement pour déterminer la phase phis. Avec les données 2010, la valeur touvée est phis = [−2, 7,−0, 5] rad à 68% de confiance. Ce résultat est compatible avec la prédiction du Modèle Standard<br>In the PsB $to$ PJpsi $phi$ channel, the phase difference phis between decays with and without oscillation is predicted to be significantly small in the SM. Furthermore, the PsB-PasB mixing phenomena takes place via a loop diagram. These two reasons makes the phis parameter an excellent probe for New Physics processes. We developed a simplified selection for the 2010 data. It avoids any bias on the proper time distribution in order to reduce systematic uncertainty. In addition, we control the tagging performance for PsB $to$ PJpsi $phi$ events using the similar $PBdtoPJpsiPKstar^0$ and $PButoPJpsiPKplus$ channels. With the 2010 data, we obtain $570$ signal events in $36invpb$ of integrated luminosity, a tagging power of $(2.2pm 0.4)%$ and a proper time resolution of $50fs$. We investigated an alternative selection which is designed to maximize the phis sensitivity using a proper time biasing cuts. We proposed a data-driven method to correct the proper time acceptance. We designed a fitting program to determine the phis phase. Using fast Monte Carlo simulation we validated the fitter program, determine the LHCb sensitivity to the phis phase and advise the use of interval estimate at low signal yield. We reviewed the first determination of the phis phase by the LHCb collaboration. It is found to be: $phis in [-2.7,-0.5] rad ~ {rm at~68%~CL}$. This result is compatible with the Standard Model prediction
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Keribin, Christine. "Tests de modeles par maximum de vraisemblance." Evry-Val d'Essonne, 1999. http://www.theses.fr/1999EVRY0006.
Full textAbstract:
L'ordre d'un modele parametrique est, grossierement, le nombre de parametres necessaires pour definir le modele. Lorsque cet ordre n'est pas connu, l'estimateur du maximum de vraisemblance va surestimer l'ordre, pour s'ajuster le mieux aux donnees. Mais un modele sur-parametre ne donnera pas de bons resultats de prediction. Ainsi, il est interessant d'etudier des estimateurs et des tests de l'ordre. Nous etudions des tests de rapport de vraisemblance dans le cadre de trois modeles : le modele a observations independantes et identiquement distribuees (i. I. D. ) identifiable, meme quand l'ordre surestime, le modele de melange a observations i. I. D. (qui n'est pas identifiable quand le nombre de composantes est surestime), et le modele de chaine de markov cachee (cmc) a observations continues (qui presente les memes problemes d'identifiabilite que le precedent, avec en plus la dependance markovienne). Dans le premier cas, nous utilisons des resultats connus de consistance de l'estimateur de l'ordre pour determiner la vitesse asymptotique de la probabilite de se tromper d'ordre. Dans le second cas, nous demontrons d'abord la consistance de l'estimateur du maximum de vraisemblance penalisee sous certaines hypotheses, puis nous donnons un majorant du niveau d'un test de contamination. Dans le dernier cas, nous testons un modele a observations i. I. D. Contre un modele cmc a deux etats caches. Dans ce cas, sur un sous-ensemble des parametres, nous montrons que le rapport de vraisemblance tend en loi vers la moitie du supremum du carre d'un processus gaussien tronque a ses valeurs positives. Puis agrandissant le domaine, nous montrons que le rapport de vraisemblance tend vers l'infini en probabilite. Prenant un cas particulier de cmc, le modele ma bruite, nous etudions, a ordre connu, un estimateur du filtre et des parametres de la chaine cachee, quand celle-ci est, elle aussi, a etats continus. Des simulations permettent d'illustrer les resultats. Ces etudes sont accompagnees d'un travail bibliographique les positionnant dans le contexte actuel, les eclairant par des exemples, montrant leur apport, et proposant des voies de recherche.
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Perreau, Sylvie. "Application des méthodes de maximum de vraisemblance à l'égalisation autodidacte /." Paris : École nationale supérieure des télécommunications, 1998. http://catalogue.bnf.fr/ark:/12148/cb37007407j.
Full text
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Berrim, Selma. "Tomoscintigraphie par ouverture codée, reconstruction par le maximum de vraisemblance." Paris 13, 1998. http://www.theses.fr/1998PA132033.
Full textAbstract:
Le collimateur est necessaire a la formation des images, en tomographie par emission monophotonique. L'idee de base des systemes a ouverture codee est de conserver la bonne resolution spatiale du collimateur a stenope unique. La localisation des sources en profondeur se fait par l'augmentation du nombre de stenopes. L'acquisition des donnees de projections s'effectue alors au moyen d'un masque de codage remplacant le collimateur standard a trous paralleles. L'obtention de coupes tomographiques representant l'objet, necessite un decodage de l'image brute d'acquisition. Les donnees de projections d'un volume radioactive presentent des fluctuations aleatoires obeissant a la distribution de poisson. La reconstruction par le maximum de vraisemblance utilisant l'algorithme em presente un modele fonde sur la distribution de poisson. Cet algorithme iteratif est interessant quant a sa capacite a introduire des phenomenes physiques. L'experimentation du ml-em pour un systeme de codage sous une incidence unique conduit a une resolution laterale de l'ordre de 4 mm dans l'air. L'amelioration de la discrimination en profondeur est significative comparee a la methode de reconstruction par correlation equilibree. L'augmentation du nombre d'incidences en deux projections orthogonales prevoit, pour une etude indicative sur l'image simulee d'une source ponctuelle, une amelioration de la discrimination en profondeur comparee a l'incidence unique.
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KUHN, Estelle. "Estimation par maximum de vraisemblance dans des problèmes inverses non linéaires." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2003. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00008316.
Full textAbstract:
Cette thèse est consacrée à l'estimation par maximum de vraisemblance dans des problèmes inverses. Nous considérons des modèles statistiques à données manquantes, dans un cadre paramétrique au cours des trois premiers chapitres. Le Chapitre 1 présente une variante de l'algorithme EM (Expectation Maximization) qui combine une approximation stochastique à une méthode de Monte Carlo par chaînes de Markov : les données manquantes sont simulées selon une probabilité de transition bien choisie. Nous prouvons la convergence presque sûre de la suite générée par l'algorithme vers un maximum local de la vraisemblance des observations. Nous présentons des applications en déconvolution et en détection de ruptures. Dans le Chapitre 2, nous appliquons cet algorithme aux modèles non linéaires à effets mixtes et effectuons outre l'estimation des paramètres du modèle, des estimations de la vraisemblance du modèle et de l'information de Fisher. Les performances de l'algorithme sont illustrées via des comparaisons avec d'autres méthodes sur des exemples de pharmacocinétique et de pharmacodynamique. Le Chapitre 3 présente une application de l'algorithme en géophysique. Nous effectuons une inversion jointe, entre les temps de parcours des ondes sismiques et leurs vitesses et entre des mesures gravimétriques de surface et les densités du sous-sol, en estimant les paramètres du modèle, qui étaient en général fixés arbitrairement. De plus, nous prenons en compte une relation linéaire entre les densités et les vitesses des ondes. Le Chapitre 4 est consacré à l'estimation non paramétrique de la densité des données manquantes. Nous exhibons un estimateur logspline de cette densité qui maximise la vraisemblance des observations dans un modèle logspline et appliquons notre algorithme à ce modèle paramétrique. Nous étudions la convergence de cet estimateur vers la vraie densité lorsque la dimension du modèle logspline et le nombre d'observations tendent vers l'infini. Nous présentons quelques applications.
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Khelifi, Bruno. "Recherche de sources gamma par une méthode de Maximum de Vraisemblance :." Phd thesis, Université de Caen, 2002. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00002393.
Full textAbstract:
L'actuelle génération de détecteurs de rayons gamma au TeV a permis d'étudier les sources les plus brillantes (Noyaux Actifs de Galaxies et restes de supernovae). Afin de détecter des objets moins lumineux, nous proposons des techniques d'observation et d'analyse améliorant la sensibilité des détecteurs que nous avons appliqués sur le détecteur CAT (Cerenkov Array at Themis). Le développement d'un maximum de vraisemblance a permis de doubler notre sensibilité sur la nébuleuse du Crabe près du transit. Cet outil permet désormais de rechercher des sources de position inconnue sans perte de sensibilité (aux effets instrumentaux près) et de tester des hypothèses sur la forme des extensions spatiales des émissions.<br> Grâce à ces techniques, nous avons détecté de faibles et rapides variations de flux de Mkn 421, découvert deux nouveaux blazars IES 1959+65 et IES 1426+42.8 qui est de faible luminosité et nous avons identifié deux blazars susceptibles d'émettre au TeV. La comparaison des spectres en énergie des blazars de même redshift (Mkn 421 et Mkn 501) permet de nous affranchir de l'absorption des gamma par l'infrarouge intergalactique (IIR) : Mkn 421 semble posséder un spectre avant absorption distinct d'une loi de puissance sur au moins une nuit. La dérivation d'informations plus précises sur les blazars dépendra des futures connaissances sur l'IIR et des observations simultanées multi-longueurs d'onde.<br> Ayant observé des restes de supernovae contenant des plérions (IC 443, CTA 1 et CTB 80), nous avons cherché en vain une émission provenant des plérions et de l'interaction de ces restes avec des nuages moléculaires grâce au maximum de vraisemblance. Les valeurs supérieures extraites sur les plérions ont été comparées avec des modèles d'émission électromagnétique d'un spectre d'électrons accélérés. Ces comparaisons nous ont amenées à nous interroger sur les hypothèses faites dans ces modèles et sur la pertinence des plérions choisis.
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Henkouche, Meriem. "Estimateurs du maximum de vraisemblance dans des processus autorégressifs non-linéaires." Toulouse 3, 1989. http://www.theses.fr/1989TOU30216.
Full textAbstract:
Cette these est constituee de quatre parties: la premiere est consacree aux proprietes d'ergodicite du processus autoregressif non lineaire. Dans la deuxieme partie on etudie la consistance, la normalite asymptotique de la suite des estimateurs du maximum de vraisemblance; les resultats se deduisent en eprouvant la methode d'ibragimov. On y etablit une inegalite de grande deviation. Dans la troisieme partie on s'interesse au theoreme central limite pour des variables aleatoires harris recurrentes pour lesquelles la condition de cramer n'est pas satisfaite; on demontre que le reste de convergence est de l'ordre de 1/n. Dans la derniere partie, une vitesse de convergence en loi de l'estimateur du maximum de vraisemblance de l'ordre de 1/n est demontree en appliquant les resultats de la troisieme partie et des resultats d'analyse convexe
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Kuhn, Estelle. "Estimation par maximum de vraisemblance dans des problèmes inverses non linéaires." Paris 11, 2003. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00008316.
Full textAbstract:
Cette thèse est consacrée à l'estimation par maximum de vraisemblance dans des problèmes inverses. Nous considérons des modèles statistiques à données manquantes, dans un cadre paramétrique au cours des trois premiers chapitres. Le Chapitre 1 présente une variante de l'algorithme EM (Expectation Maximization) qui combine une approximation stochastique à une méthode de Monte Carlo par chaînes de Markov : les données manquantes sont simulées selon une probabilité de transition bien choisie. Nous prouvons la convergence presque sûre de la suite générée par l'algorithme vers un maximum local de la vraisemblance des observations. Nous présentons des applications en déconvolution et en détection de ruptures. Dans le Chapitre 2, nous appliquons cet algorithme aux modèles non linéaires à effets mixtes et effectuons outre l'estimation des paramètres du modèle, des estimations de la vraisemblance du modèle et de l'information de Fisher. Les performances de l'algorithme sont illustrées via des comparaisons avec d'autres méthodes sur des exemples de pharmacocinétique et de pharmacodynamique. Le Chapitre 3 présente une application de l'algorithme en géophysique. Nous effectuons une inversion jointe, entre les temps de parcours des ondes sismiques et leurs vitesses et entre des mesures gravimétriques de surface et les densités du sous-sol, en estimant les paramètres du modèle, qui étaient en général fixés arbitrairement. De plus, nous prenons en compte une relation linéaire entre les densités et les vitesses des ondes. Le Chapitre 4 est consacré à l'estimation non paramétrique de la densité [PI] des données manquantes. Nous exhibons un estimateur logspline de PI qui maximise la vraisemblance des observations dans un modèle logspline et appliquons notre algorithme à ce modèle paramétrique. Nous étudions la convergence de cet estimateur vers pi lorsque la dimension du modèle logspline et le nombre d'observations tendent vers l'infini. Nous présentons quelques applications<br>This thesis deals with maximum likelihood estimation in inverse problems. In the tree first chapters, we consider statistical models involving missing data in a parametric framework. Chapter 1 presents a version of the EM algorithm (Expectation Maximization), which combines a stochastic approximation with a Monte Carlo Markov Chain method: the missing data are drawn from a well-chosen transition probability. The almost sure convergence of the sequence generated by the algorithm to a local maximum of the likelihood of the observations is proved. Some applications to deconvolution and change-point detection are presented. Chapter 2 deals with the application of the algorithm to nonlinear mixed effects models. Besides the estimation of the parameters, we estimate the likelihood of the model and the Fisher information matrix. We assess the performance of the algorithm, comparing the results obtained with other methods, on examples coming from pharmacocinetics and pharmacodynamics. Chapter 3 presents an application to geophysics. We perform a joint inversion between teleseismic times and velocity and between gravimetric data and density. Our point of view is innovative because we estimate the parameters of the model which were generally fixed arbitrarily. Moreover we take into account a linear relation between slowness and density. Chapter 4 deals with non parametric density estimation in missing data problems. We propose a logspline estimator of the density of the non observed data, which maximizes the observed likelihood in a logspline model. We apply our algorithm in this parametric model. We study the convergence of this estimator to the density of the non observed data, when the size of the logpline model and the number of observations tend to infinity. Some applications illustrate this method