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Estimation non-paramétrique par noyaux associés et données de panel en marketing

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par Imen Ben Khalifa
Ecole Supérieure de la Statistique et de l'Analyse de l'Information - Ingénieur en statistique et analyse de l'information 2008
  

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4.2.2 Noyau associé binomial

Nous rappelons qu'une loi binomiale de paramètres N et p, B(N,p) est une loi discréte définie sur l'ensemble {0, . . . ,N}, avec N est un entier fixé dans N, de fonction de masse de probabilité gB(N,p) telle que

N_x

.

N!

x!(N - x)!

Pr(X = x) = px(1 - p)

Si X est une variable aléatoire qui suit la loi binomiale alors lespérance et la variance sont respectivement

E(X) = Np et V ar(x) = Np(1 - p).

La figure 4.5 présente l'allure de la densité d'une loi binomiale quand nous fixons la fenêtre h et nous faisons varier x. Par ailleurs, la figure 4.6 donne la variation de cette densité quand nous varions h et nous gardons x fixé en 7.

FIG. 4.5 Illustration du noyau associ binomial pour h = 0.1 et x varié.

x=0 x=1

2 4 6 8 10 0 2 4 6 8 10

x=2 x=4

0 2 4 6 8 10

x=5

0 2 4 6 8 10

x=7

0 2 4 6 8 10

0 2 4 6 8 10

y

Probab(y)

0.0 0.4 0.8

?

?

? ? ? ? ? ? ? ? ?

0.0 0.2 0.4

?

?

?

? ? ? ?

? ? ? ?

Probab(y)

0.0 0.2 0.4

?

?

?

? ? ? ? ? ? ?

0.0 02 0.4

? ?

?

?

?

?

? ? ? ? ?

Probab(y)

0.0 0.2 0.4

? ? ?

?

?

? ? ? ?

0.0 0.2 0.4

?

? ? ? ?

?

?

? ?

Le noyau KB(x+1,(x+h)/(x+1)) est le noyau discret associé a la variable aléatoire KB(x+1,(x+h)/(x+1)) de loi binomiale défini sur le support ?x,h = {0,1,.. . ,x + 1} tel que

,

fx + h ~y f1 - h ~x+1_y

KB(x+1,(x+h)/(x+1))(y) = (x + 1)!

y!(x + 1 - y)! x + 1 x + 1

FIG. 4.6 -- Illustration du noyau associe binomial pour x == y7 et h varie.

0.0 0.2 0.4

h=0.1

?

?

?

?

? ? ? ?

? ?

0 2 4 6 8 10

h=0.4

Probab(y)

0.0 0.2 0.4

h=0.2

?

?

?

?

? ? ? ? ?

? ?

0 2 4 6 8 10

h=0.6

0.0 0.2 0.4 0.6

0.0 0.2 0.4

Probab(y)

?

?

?

?

?

? ? ? ? ?

? ? ? ? ? ?

? ?

? ?

0 2 4 6 8 10

h=0.7

?

0 2 4 6 8 10

h=0.9

0.0 0.4 0.8

Probab(y)

0.0 0.4

?

?

?

? ?

? ?

? ? ? ? ? ?

? ? ? ? ? ? ?

0 2 4 6 8 10

y

0 2 4 6 8 10

y

on x est dans N et h est dans [0,1]. Nous verifions a ce niveau que KB(x+1,(x+h)/(x+1)) est un noyau associe. En effet nous avons

i. ?x,h n ? = {0,1,...,x + 1} n N = {0,1, ,x + 1} =6 Ø.

ii.?x?N {0,1, . . . ,x + 1} = N.

E(KB(x+1,(x+h)/(x+1))) = (x + 1)(x + h)/(x +1) =x+ h ~ x quand h ? 0. iv. V ar(KB(x+1,(x+h)/(x+1))) = (x + h) (x--+11) < co.

v.h ? 0 V ar(KB(x+1,(x+h)/(x+1))) = x

x+1 < 1.

Pour le meme echantillon de variables aleatoires considers nous donnons lestimateur

b

fn de f a noyau associe binomial defini sur ?x,h = {0,1, . . . ,x + 1} comme etant

bfn(x) = 1

n

i=1

KB(x+1,(x+h)/(x+1))(Xi)

1
n

Xn
i=1

((x + 1)! x + h Xi 1 - h x+1--Xi

,

Xi!(x + 1 - Xi)! x + 1 x + 1

avec x ? N et h ?]0,1]. D'apres (4.8), le biais est

B iais { in(x)} = h f (1) (x) + 2 (x + h) (x 1 f (2) (x) + o(h).

fn(x) = 1

n

i=1

KBN(x+1,(x+1)/(2x+1+h))(Xi)

 

1
n

i=1

+ Xi)! Xi!x!

~x + h yX% x + 1 2x + 1 + h) 2x + 1 + h)

4.2. NOYAU ASSOCIR DISCRET POUR DES DONNRES DE COMPTAGE 77

Pareillement, d'après (4.9), la variance est

V ar {1n(x)} =

1 - h ~x + h ~
n x + 1

x

f(x).

Enfin, le MISE est obtenue en sommant les deux quantités calculées précédemment. Nous trouvons

~x + h ~x

X

1 - h

MISE(n,h,f) = f(x)

n x + 1

xEN

2

.

+ {hf(1)(x) + 2 1(x +

(x + 1) f (2) (x) + o(h)}

1 - h

x?N

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"I don't believe we shall ever have a good money again before we take the thing out of the hand of governments. We can't take it violently, out of the hands of governments, all we can do is by some sly roundabout way introduce something that they can't stop ..."   Friedrich Hayek (1899-1992) en 1984