Estimation des paramètres du modèle de Mallows-Bradley-Terry par le maximum de vraisemblance

Résumé : Le modèle de Mallow-Bradley-Terry est très souvent utilisé pour l'analyse des données de préférence lorsqu'il s'agit d'étudier le classement simultané de q objets selon un critère de préférence. En nous fondant sur la remarque que le modèle de Mallows-Bradley-Terry est une famille exponentielle courbe, nous montrons dans ce travail que les paramètres du modèle de Mallows-Bradley-Terry peuvent être estimés par le maximum de vraisemblance et nous proposons un algorithme pour la mise en oeuvre de cette méthode lorsque le nombre d'objets n'est pas élevé (inférieur à 10 pour les classements sans-ex-aequo). Lorsque le nombre d'objets à classer est supérieur à 10 nous proposons un algorithme qui fait appel à l'évaluation du gradient de la vraisemblance par ume méthode de Monte Carlo par Chaines de Markov. Des résultats de simulations seront présentés pour l'évaluation des performances des algorithmes proposés
Type de document :
Communication dans un congrès
41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009
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Contributeur : Conférence Jds2009 <>
Soumis le : vendredi 22 mai 2009 - 09:21:34
Dernière modification le : vendredi 9 février 2018 - 16:58:07
Document(s) archivé(s) le : lundi 15 octobre 2012 - 10:59:25

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Simplice Dossou-Gbété, Dominique Lafon, Amadou Sawadogo. Estimation des paramètres du modèle de Mallows-Bradley-Terry par le maximum de vraisemblance. 41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009. 〈inria-00386785〉

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