Comptes Rendus
no. 4
Statistique/Probabilités
Test d'adéquation en régression non-linéaire, cas des fonctions monotones

Présenté par : Paul Deheuvels

Bénédicte Fontez1 ; Gilles R. Ducharme2
1 Institut de l'élevage, parc scientifique agropolis 34397 Montpellier cedex 5, France
2 Laboratoire de probabilités et statistique, cc51, Université Montpellier II, place Eugène Bataillon 34095, Montpellier cedex 5, France
Comptes Rendus. Mathématique, Volume 338 (2004) no. 4, pp. 317-320.

Nous proposons un test d'adéquation pour des modèles de régression non-linéaire monotone. Ce test s'appuie sur le paradigme des tests lisses de Neyman (1937) pour tester l'adéquation des densités. Il s'applique tout particulièrement aux fonctions de croissance. Nous complétons cette approche en incorporant une méthode de sélection automatique des paramètres du test par les données.

We propose a goodness-of-fit test for monotonous nonlinear regression models. The test is based on an adaptation, to the regression context, of the smooth test paradigm of Neyman (1937) for testing the distribution of a sample. We complete his approach with a data-driven criterion for the test's parameters.

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DOI : 10.1016/j.crma.2003.07.008
Bénédicte Fontez 1 ; Gilles R. Ducharme 2

1 Institut de l'élevage, parc scientifique agropolis 34397 Montpellier cedex 5, France
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