INFERENCE BAYESIENNE DANS DES MODELES D’ASSURANCE
| dc.contributor.author | KERMOUNE SARA | |
| dc.date.accessioned | 2022-11-30T13:18:16Z | |
| dc.date.available | 2022-11-30T13:18:16Z | |
| dc.date.issued | 2022-01-13 | |
| dc.description.abstract | Dans cette th`ese, nous consid´erons les probl`emes d’inf´erences statistiques comprenant l’es timation des param`etres et de quelques caracteristiques de fiabilit´e d’une distribution deRayleigh Pareto sous des donnees progressivement censur´ees `a droite de type II. Nous uti lisons deux approches, l’approche classique du maximum de vraisemblance et l’approche Bay´esienne pour estimer les param`etres de la distribution, la fonction de fiabilit´e ainsi que la fonction taux de panne. Les estimateurs de Bayes et les risques a posteriori (PR) cor respondants ont ´et´e d´eriv´es sous diff´erentes fonctions de perte aussi bien sym´etrique (pertequadratique) qu’asym´etriques (Linex et entropie). Les estimateurs ne peuvent pas ˆetre obte nus explicitement, nous utilisons donc la m´ethode de Monte Carlo (MCMC) pour approcher les solutions. Nous utilisons egalement l’erreur quadratique moyenne integree (IMSE) et le critere de proximit´e de Pitman pour comparer les r´esultats des deux methodes. Enfin, un ensemble de donnees reelles a ´et´e analys´e pour etudier l’applicabilite et l’utilite du modele de Rayleigh Pareto propose. | |
| dc.format | ||
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-annaba.dz//handle/123456789/709 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.publisher | Université Badji Mokhtar Annaba | |
| dc.subject | analyse Bayesienne; maximum de vraisemblance; methode de Monte Carlo; Rayleigh Pareto; Censure progressive | |
| dc.title | INFERENCE BAYESIENNE DANS DES MODELES D’ASSURANCE | |
| dspace.entity.type |