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Estimation des paramètres pour des lois skew-normales multivariées

Contrairement au cas normal multivarié, où l'on peut obtenir les estimations des paramètres à partir de la moyenne d'échantillon et de la matrice variance-covariance d'échantillon, les paramètres de la loi skew-normale doivent être estimés par un processus itératif. Vous pouvez utiliser les fonctions déjà offertes dans le paquet sn pour obtenir ces estimations.

Dans l'exercice précédent, nous avons examiné les variables Ht et Wt de l'objet ais.female et conclu qu'une loi skew-normale peut modéliser leur distribution. Nous allons maintenant estimer les paramètres de cette loi.

Cette activité fait partie du cours

Lois de probabilité multivariée en R

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Instructions de l’exercice

  • Calculez les paramètres de la loi skew-normale et affectez le résultat à l'objet fit.ais.
  • Affichez uniquement les paramètres d'asymétrie.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Fit skew-normal parameters
fit.ais <- ___(y = cbind(ais.female$Ht, ais.female$Wt), opt.method = ___)

# Print the skewness parameters
fit.ais$dp$___
Modifier et exécuter le code