Estimation des paramètres pour les lois skew-normales multivariées
Contrairement au cas normal multivarié, où l'on peut obtenir les estimations des paramètres à partir de la moyenne empirique et de la matrice variance–covariance empirique, les paramètres de la loi skew-normale doivent être estimés par un processus itératif. Vous pouvez utiliser les fonctions existantes du package sn pour obtenir ces estimations.
Dans l'exercice précédent, nous avons étudié 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 distribution.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Lois de probabilité multivariées en R</cours>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$dp$___