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Un nouveau critère dans le test d'une hypothèse en analyse multivariée

Marcel Vallée
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Marcel Vallée

Résumé du colloque

La vérification d'une hypothèse linéaire générale en analyse de données multidimensionnelles s'effectue présentement essentiellement à l'aide des critères proposés par Wilk, Pillai, Hoteling, Roy et du critère de vraisemblance maximale. Nous proposons dans cet exposé un nouveau critère basé sur la somme des carrés des valeurs propres de la matrice A(A+B)−1 où A et B sont statistiquement indépendantes et suivent respectivement des lois W(n1,S) et W(n2,S). Nous résumerons brièvement les principaux travaux effectués sur ce critère : calcul des valeurs critiques de la distribution, fabrication d'algorithmes de régression de type sélection et stepwise, inférence sur les variables discriminantes en AD et factorisation du critère dans le contexte de l'analyse discriminante des variables indicatrices.

Contexte

Section :
Mathématique et informatique
news icon Thème du colloque :
Mathématique et informatique
host icon Hôte : Université de Sherbrooke

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Titre du colloque :

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