3.2. La fonction de vraisemblance

Afin de construire la fonction de vraisemblance, Hamilton (1994) propose un algorithme avec plusieurs étapes. Nous reprenons dans ce qui suit, ces étapes en les appliquant à notre modèle.

Note :

⁹⁸

** ⁹⁹

Notes

98.

Nous discutons avec plus de détails la méthode de maximisation plus loin dans ce travail.

99.

Cet algorithme a été proposé par Dempster et alii (1977). Il permet de trouver le maximum de vraisemblance des paramètres de modèles probabilistes lorsque le modèle dépend de variables latentes non observables.

3.2. La fonction de vraisemblance Afin de construire la fonction de vraisemblance, Hamilton (1994) propose un algorithme avec plusieurs étapes. Nous reprenons dans ce qui suit, ces étapes en les appliquant à notre modèle. *Note : * 98 ** 99

3.2. La fonction de vraisemblance

3.2. La fonction de vraisemblance

Afin de construire la fonction de vraisemblance, Hamilton (1994) propose un algorithme avec plusieurs étapes. Nous reprenons dans ce qui suit, ces étapes en les appliquant à notre modèle.

Note :

⁹⁸

** ⁹⁹