#include <Test.h>
Public Methods | |
Test () | |
Constructeur. More... | |
~Test () | |
Destructeur. More... | |
void | AndersonDarling (Liste &L, Loi NomLoi, Parametre &P, double alpha, int &TestAD, double &ADstat, double &ADrejet) |
Test d'Anderson-Darling. More... | |
void | CramerVonMises (Liste &L, Loi NomLoi, Parametre &P, double alpha, int &TestCVM, double &CVMstat, double &CVMrejet) |
Test de Cramer-Von Mises. More... | |
void | Exponentialite (Liste &Exces, Loi NomLoi, Parametre &P, double alpha, int &TestExp, double &ADstat, double &ADrejet) |
Test d'exponentialité des Exces. More... | |
void | TestETAsymptotique (Liste &L, Liste &Exces, int NbExces, double Seuil, Loi NomLoi, Parametre &P, double alpha, double p, int &TestET, double &qChapET, double &qParam, double &BInf, double &BSup) |
Test ET sans bootstrap paramétrique. More... | |
void | TestETBootstrap (Liste &L, Liste &Exces, int NbExces, double Seuil, Loi NomLoi, Parametre &P, double alpha, double p, int NbEchantillon, int Simple, int &TestET, double &qET, double &qParam, double IC1[], double IC2[]) |
Test ET avec bootstrap paramétrique. More... | |
void | TestETPredictive (Liste &Donnees, Liste &Exces, int NbExces, double Seuil, Loi NomLoiModele, Parametre &ParamLoiModele, double alpha, double p, int NbEchantillon, Parametre &ParamAPriori, Parametre &ParamAPosteriori, int WeibParamForme, double Binf, double Bsup, int &TestETPred, double &qETPred, double IC[]) |
Test ET boostrap simplifié appliqué à la loi prédictive. More... | |
void | TestGPDBootstrap (Liste &L, Liste &Exces, int NbExces, double Seuil, Loi NomLoi, Parametre &P, double alpha, double p, int NbEchantillon, int Simple, EstimateurExtreme &GS, int MethodeGPD, int &TestGPD, double &qGPD, double &qParam, double IC1[], double IC2[]) |
Test GPD avec bootstrap paramétrique. More... |
Classe qui regroupe les différents tests centraux, tests ET et tests GPD.
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Constructeur.
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Destructeur.
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Test d'Anderson-Darling. Source : D'Agostino et Stephens : Goodness-of-fit Techniques Test d'adéquation de la partie centrale d'une distribution. La statistique de test varie selon les lois. lois possibles : Normale, Lognormale, Exponentielle, Weibull, Gamma.
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Test de Cramer-Von Mises. Source : D'Agostino et Stephens : Goodness-of-fit Techniques Test d'adéquation de la partie centrale d'une distribution. La statistique de test varie selon les lois. lois possibles : Normale, Lognormale, Exponentielle, Weibull, Gamma.
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Test d'exponentialité des Exces. Source : thèse de Myriam Garrido p.84-85 Teste l'adéquation des Exces avec une loi exponentielle en utilasant le test d'Anderson-Darling.
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Test ET sans bootstrap paramétrique. Source : thèse de Myriam Garrido p.15-19 Test d'adéquation de la queue de distribution à une loi donnée. Construction d'un intervalle de confiance, calcul d'un quantile paramètrique et vérification si celui-ci est dans l'intervalle.
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Test ET avec bootstrap paramétrique. Source : thèse de Myriam Garrido p.20-22 Test d'adéquation de la queue de distribution à une loi donnée. Version simplifiée (travail sur qET) et version intégrale (travail sur qET - qParam). Construction d'un intervalle de confiance, calcul d'un quantile paramètrique et selon la version utilisée vérification si qET ou qET - qParam est dans l'intervalle.
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Test ET boostrap simplifié appliqué à la loi prédictive. Source : thèse de Myriam Garrido p.88-91
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Test GPD avec bootstrap paramétrique. Source : thèse de Myriam Garrido p.91-95 Test d'adéquation de la queue de distribution à une loi donnée. Version simplifiée (travail sur qGPD) et version intégrale (travail sur qGPD - qParam). Construction d'un intervalle de confiance, calcul d'un quantile paramètrique et selon la version utilisée vérification si qGPD ou qGPD - qParam est dans l'intervalle.
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