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  • Stochastic processes in one-dimensional series: an introduction.
  • , estimation vérification), les problèmes, les applications et prolongements. Exemples d'identification du modèle. (C. Barrat).
  • 1979
  • Timing and duration effects in residence histories and other longitudinal data. I. Stochastic and statistical models
  • Rôle joué par les modèles semi-markoviens. Après avoir défini la classe des modèles stochastiques utilisables, l'A. envisage les différents intervalles de temps et structures d'observations employables, de même que les distributions statistiques
  • 1979
  • The stochastic disturbance specification and its implications for log-linear regression
  • Analyse de l'importance des transformations de variables (ici la transformation logarithmique) dans les modèles de régression. L'A. montre que la relation estimée donne l'espérance mathématique de ln Y et l'antilogarithmique ne donne pas celle de Y
  • 1979
  • Tests of stochastic models of timing in mobility histories: comparison of information derived from different observation plans
  • L'hypothèse fondamentale sur les périodes séparant deux déplacements, pour la mobilité résidentielle, est l'indépendance statistique qu'on utilise dans des modèles markoviens, semi-markoviens ou des processus de renouvellement. Test de cette
  • hypothèse sur les chroniques résidentielles des hommes norvégiens de 1965 à 1971. Vérification de l'hypothèse| les paramètres du modèle fondamental, les prévisions des distributions de durée de résidence sont conformes avec ceux du modèle théorique. On peut
  • donc utiliser les données de durée de résidence avec l'hypothèse d'indépendance pour faire une estimation du modèle.
  • 1979