Résumé 46 :
Sélection de modèles de mélange de régression multivariée
Aloui, Abdelaziz ; El Matouat, Abdelaziz ; Hamzaoui, Hassania
Université de Fès
Dans la détermination du nombre de composantes et l'ordre d'un modèle de mélange de régression relatif à une variable aléatoire $Y$ univarié, Naik et al (2007) ont développé le critère d'information $MRC$ (Mixture Regression Criterion) en adaptant l'approche prédictive d’Akaike qui se base sur l’information de Kullback Leibler. Dans ce travail, nous proposons une généralisation du critère $MRC$ pour estimer le nombre de composantes et l'ordre du modèle de mélange de régression multivarié. La démonstration du nouveau critère est déduite de la technique utilisée par Naik et al (2007). Nous donnons aussi une extension de ce critère au modèle de mélange autorégressif vectoriel.