Estimation d'une régression linéaire généralisée
/ par Espérance Niyonkuru; Léonce Mpunikiye, dir.
. - Bujumbura : Université du Burundi, Institut de Pédagogie Appliquée, département de Mathématiques, 2017
. - VI-56 f. ; 30 cm.
Mémoire présenté et défendu publiquement en vue de l'obtention du grade de licencié en Pédagogie Appliquée, Agrégé de l'enseignement en mathématiques
L'objectif de notre travail est d'étudier l'estimation d'un modèle de régression linéaire généralisée.Le travail est structuré en trois chapitres. Dans le premier chapitre,nous parlons des généralités sur les méthodes de constructions des estimateurs.Précisément nous définissons un estimateur et étudions ses propriétés,ses différentes méthodes de construction ainsi que les tests y relatifs. Le deuxième chapitre, est consacré au développement du modèle de régression linéaire gaussien,simple et multiple. Le troisième chapitre est intitulé "Estimation d'une régression linéaire généralisée". Nous appliquons la théorie évoquée d'une régression linéaire généralisée.Pour ce faire,trois principales méthodes d'estimation à savoir la méthode de maximum de vraisemblable,la méthode des moindres carrées et la méthode d'estimation par intervalle de confiance sont développées et appliquées pour estimer ce genre de modèle.