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Estimateur du paramètre de position d'une loi normale multidimensionnelle soumis à un ordonnancement partiel

Jean-François Angers
Kemal Büyükkurt
JA

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Jean-François Angers

Résumé du colloque

Dans cet exposé, nous considérons le modèle linéaire Y = Xβ + e où X est une matrice nxp connue, e ~ Np (0, σ2I). En se plaçant dans un contexte bayésien, nous supposons que les composantes de θ sont soumises à un ordonnancement partiel. En écrivant le modèle sous forme hiérarchique et en remplaçant l’ordre partiel par des contraintes linéaires, nous développerons un estimateur de Bayes pour θ. Nous illustrons l’utilisation de cet estimateur à l’aide d’un exemple concret tiré du marketing (analyse conjointe).

Contexte

Section :
Méthodes et applications de la statistique 1993
news icon Thème du colloque :
Méthodes et applications de la statistique 1993
host icon Hôte : Université du Québec à Rimouski

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Titre du colloque :

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