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Ajustement de loi



  1. #1
    hiba2

    Ajustement de loi


    ------

    Bonjour
    J'ai un échantillon positif qui a des valeurs nulles.
    Je veux l'ajuster par une loi de Weibull et lognormale.
    Comment je peux traiter les valeurs nulles?
    Est ce que je dois ajouter un bruit?
    Merci de vos réponses

    -----

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  3. #2
    FonKy-

    Re : Ajustement de loi

    Citation Envoyé par hiba2 Voir le message
    Bonjour
    J'ai un échantillon positif qui a des valeurs nulles.
    Je veux l'ajuster par une loi de Weibull et lognormale.
    Comment je peux traiter les valeurs nulles?
    Est ce que je dois ajouter un bruit?
    Merci de vos réponses
    Salut, ca va ? il fait chaud sur ta planete ?

    non en fait désolé je peux pas t'aider, c'est pour quel niveau, et c'est quoi ? des stats proba ? merci je suis curieux.

    FonKy-

  4. #3
    HigginsVincent

    Re : Ajustement de loi

    Si l'échantillon contient des valeurs nulles, alors une loi lognormale ou de Weibull n'est pas vraiment adaptée, voilà tout... Peut-être qu'en remplaçant 0 par un , ça fonctionnera ? Sinon il ne reste plus qu'à trouver une nouvelle loi qui conviendra mieux...

  5. #4
    hiba2

    Re : Ajustement de loi

    j'ai ajouté un epsilon>0, j'ai constaté que le choix de ce dernier influt sur mon estimation çàd sur les parametres de la loi.
    sinon qu'est ce vous en dites d'ajouter une loi uniforme?

  6. A voir en vidéo sur Futura
  7. #5
    hiba2

    Re : Ajustement de loi

    c niveau master 2,
    sujet: stat et proba
    ça répond à ta question?

  8. #6
    invite986312212
    Invité

    Re : Ajustement de loi

    salut,

    si en dehors des zéros ta variable est continue (i.e. peut prendre n'importe quelle valeur sur un certain intervalle des réels), alors je te conseille de la modéliser par un mélange de deux lois: une masse en zéro et une loi continue (lognormale, Weibull, etc.). Dans le cas lognormal, tu auras donc trois paramètres, les deux de la loi lognormale plus la proportion de zéros. Tu peux les estimer par maximum de vraisemblance de manière évidente: la proportion de zéros est estimée par la proportion empirique et les paramètres de la loi lognormale par la procédure classique à partir de l'échantillon emputé de ses zéros.

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  10. #7
    hiba2

    Re : Ajustement de loi

    Citation Envoyé par HigginsVincent Voir le message
    Si l'échantillon contient des valeurs nulles, alors une loi lognormale ou de Weibull n'est pas vraiment adaptée, voilà tout... Peut-être qu'en remplaçant 0 par un , ça fonctionnera ? Sinon il ne reste plus qu'à trouver une nouvelle loi qui conviendra mieux...
    Citation Envoyé par ambrosio Voir le message
    salut,

    si en dehors des zéros ta variable est continue (i.e. peut prendre n'importe quelle valeur sur un certain intervalle des réels), alors je te conseille de la modéliser par un mélange de deux lois: une masse en zéro et une loi continue (lognormale, Weibull, etc.). Dans le cas lognormal, tu auras donc trois paramètres, les deux de la loi lognormale plus la proportion de zéros. Tu peux les estimer par maximum de vraisemblance de manière évidente: la proportion de zéros est estimée par la proportion empirique et les paramètres de la loi lognormale par la procédure classique à partir de l'échantillon emputé de ses zéros.
    Salut,

    j'ai pas bien compris pour l'estimation de la proportion des zéros,(s'agit-il bien de la masse en zéros?)
    une loi de mélange veut dite que ma loi =proportion + loi continue ? c avec des pourcentages?
    merci pour tes explications

  11. #8
    invite986312212
    Invité

    Re : Ajustement de loi

    la loi serait
    est la mesure de Dirac en zéro et une loi continue (lognormale par exemple).

  12. #9
    hiba2

    Re : Ajustement de loi

    Citation Envoyé par ambrosio Voir le message
    la loi serait
    est la mesure de Dirac en zéro et une loi continue (lognormale par exemple).
    et le parametre alpha?
    merci

  13. #10
    invite986312212
    Invité

    Re : Ajustement de loi

    le paramètre alpha est inconnu et estimé par la proportion observée de zéros. Pour les variances des estimateurs des paramètres, le mieux est de faire du maximum de vraisemblance et d'utiliser la variance asymptotique (sauf si très petit échantillon).

  14. #11
    hiba2

    Re : Ajustement de loi

    Citation Envoyé par ambrosio Voir le message
    le paramètre alpha est inconnu et estimé par la proportion observée de zéros. Pour les variances des estimateurs des paramètres, le mieux est de faire du maximum de vraisemblance et d'utiliser la variance asymptotique (sauf si très petit échantillon).
    il existe une commande sous R ou matlab qui estime cette proportion?

  15. #12
    natlab

    Re : Ajustement de loi

    Salut,

    Trouver une loi avec une Dirach en 0 est nécessaire, mais peut-être as-tu une idée de ce qui les 'crée'. Je pense en fait aux modèles de censures ou de troncatures en modèles de durée, lorsque tu n'observes la vraie variable que sous certaines conditions, et éventuellement 0 sinon.

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  17. #13
    hiba2

    Re : Ajustement de loi

    Citation Envoyé par natlab Voir le message
    Salut,

    Trouver une loi avec une Dirach en 0 est nécessaire, mais peut-être as-tu une idée de ce qui les 'crée'. Je pense en fait aux modèles de censures ou de troncatures en modèles de durée, lorsque tu n'observes la vraie variable que sous certaines conditions, et éventuellement 0 sinon.
    salut,
    Je travaille sur les durées de vie mais j'ai pas le cas des données censurées ou tronquées

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