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Dans le but de pallier aux problèmes rencontrés en théorie de fiabilité et en analyse de survie, liés au manque de données, aux données censurées ainsi qu'au choix de la loi adéquate sur la base d'un échantillon statistique, on a recours aux distributions non paramétriques de survie. Ces lois n'ont pas une certaine allure, mais regroupent des familles de distributions ayant en commun une certaine propriété qualitative (rajeunissement, maturité et vieillissement). Elles trouvent des applications en théorie de fiabilité, analyse de survie, files d'attente, gestion de stocks, ordonnancement,…mehr

Produktbeschreibung
Dans le but de pallier aux problèmes rencontrés en théorie de fiabilité et en analyse de survie, liés au manque de données, aux données censurées ainsi qu'au choix de la loi adéquate sur la base d'un échantillon statistique, on a recours aux distributions non paramétriques de survie. Ces lois n'ont pas une certaine allure, mais regroupent des familles de distributions ayant en commun une certaine propriété qualitative (rajeunissement, maturité et vieillissement). Elles trouvent des applications en théorie de fiabilité, analyse de survie, files d'attente, gestion de stocks, ordonnancement, théorie de la décision, économie, ... Ce livre contient une synthèse sur les classes de distributions non paramétriques de survie introduites depuis 1970 des points de vue définitions, caractérisation, classification et conservation par rapport aux opérations de fiabilité. On présente l'application de ces lois dans le domaine des assurances, en particulier à l'obtention des bornes pour la probabilité de ruine. De plus, on présente des bornes de la fonction génératrice des moments des classes HNBUE, HNRBUE, HNBRUE et leurs applications dans le modèle de chocs poissonien stationnaire.
Autorenporträt
Ghania SAIDI est Maître de Conférences à l'Ecole Nationale Supérieure de Statistique et d'Economie Appliquée de Koléa, Algérie. Elle est titulaire d'un Doctorat en Economie et Statistique Appliquée. Elle a enseigné Fiabilité, Probabilités et Statistique. Ses domaines d'intérêt incluent les Lois non Paramétriques de Survie et leurs Applications.