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Algorithmes EM et SEM pour un mélange censuré de distributions de défaillances. Application à la fiabilité d'équipements électroniques en période de jeunesse

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  • Mathematics

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Algorithmes EM et SEM pour un mélange censuré de distributions de défaillances. Application à la fiabilité d'équipements électroniques en période de jeunesse REVUE DE STATISTIQUE APPLIQUÉE DIDIERCHAUVEAU Algorithmes EMet SEMpour unmélange censuré de distributions de défaillances. Application à la fiabilité d’équipements électroniques en période de jeunesse Revue de statistique appliquée, tome 40, no 2 (1992), p. 67-76. <http://www.numdam.org/item?id=RSA_1992__40_2_67_0> © Société française de statistique, 1992, tous droits réservés. L’accès aux archives de la revue « Revue de statistique appliquée » (http://www.sfds.asso.fr/publicat/rsa.htm) implique l’accord avec les condi- tions générales d’utilisation (http://www.numdam.org/legal.php). Toute utili- sation commerciale ou impression systématique est constitutive d’une in- fraction pénale. Toute copie ou impression de ce fichier doit contenir la présente mention de copyright. Article numérisé dans le cadre du programme Numérisation de documents anciens mathématiques http://www.numdam.org/ , 67- ALGORITHMES EM ET SEM POUR UN MÉLANGE CENSURÉ DE DISTRIBUTIONS DE DÉFAILLANCES APPLICATION A LA FIABILITÉ D’ÉQUIPEMENTSÉLECTRONIQUES EN PÉRIODE DE JEUNESSE Didier CHAUVEAU Université Paris Sud (ORSAY), Alcatel CIT, Dpt. ATC (ORMES) Rev. Statistique Appliquée, 1992, XXXX RÉSUMÉ Dans le cadre d’une étude statistique des techniques de déverminage en milieu industriel, nous présentons des méthodes d’estimation par Maximum de Vraisemblance des paramètres d’un mélange caché de lois de probabilité en présence de données censurées. Plus précisément, nous donnons des extensions de l’algorithme EM, et de sa version stochastique SEM, pour des données incomplètes du fait du modèle de mélange sous-jacent et du fait de la censure d’une partie des observations. De plus, nous traitons le cas de mélanges de lois de Weibull, n’appartenant pas à la famille des lois exponentielles. Mots-clés : Algorithmes EM, SEM, Apprentissage probabilist

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