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Test of fit and model selection based on likelihood function

Résumé : Notre travail port sur l'inf´erence au sujet de l'AIC (un cas de vraisemblance p`enalis´ee) d'Akaike (1973), o`u comme estimateur de divergence de Kullback-Leibler est intimement reli´ee `a l'estimateur de maximum de vraisemblance. Comme une partie de la statistique inf´erentielle, dans le contexte de test d'hypoth`ese, la divergence de Kullback-Leibler et le lemme de Neyman-Pearson sont deux concepts fondamentaux. Tous les deux sont au sujet du rapports de 11 vraisemblance. Neyman-Pearson est au sujet du taux d'erreur du test du rapport de vraisemblance et la divergence de Kullback-Leibler est l'esp´erance du rapport de log-vraisemblance.
Document type :
Theses
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https://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00003400
Contributor : Ecole Agroparistech <>
Submitted on : Tuesday, February 12, 2008 - 8:00:00 AM
Last modification on : Monday, October 19, 2020 - 11:03:42 AM
Long-term archiving on: : Wednesday, September 8, 2010 - 5:47:52 PM

Identifiers

  • HAL Id : pastel-00003400, version 1

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Citation

Abdolreza Sayyareh. Test of fit and model selection based on likelihood function. Mathematics [math]. AgroParisTech, 2007. English. ⟨NNT : 2007AGPT0020⟩. ⟨pastel-00003400⟩

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