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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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"Ceux qui vivent sont ceux qui luttent"   Victor Hugo