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Abstrait

Technique des moindres carrés non linéaires pondérés pour l'estimation des paramètres du modèle NHPP de Gompertz

Lutfiah Ismail Al-Turk

Avec le problème de l'hétéroscédasticité, une méthode d'estimation précise alternative à la technique des moindres carrés non linéaires (NLS) est nécessaire. La technique d'estimation des moindres carrés non linéaires pondérés (WNLSE) est une alternative qui peut augmenter la précision de l'estimation des paramètres en attribuant des pondérations appropriées aux données de temps entre les pannes. Dans la présente étude, les techniques traditionnelles de vraisemblance maximale (ML), des moindres carrés non linéaires (NLS) et des moindres carrés non linéaires pondérés (WNLS) sont formulées pour estimer les trois paramètres du modèle NHPP Gompertz. La méthode de pondération empirique est étudiée dans le processus de prédiction du modèle NHPP Gompertz. Trois exemples de données de pannes logicielles réelles sont fournis pour analyser les performances des trois méthodes d'estimation considérées. Les résultats de cette étude numérique indiquent les préférences pour la méthode WNLSE par rapport aux performances du modèle NHPP Gompertz, également la valeur des facteurs de pondération qui donnent la solution optimale diffère selon la nature des données de pannes logicielles.