Discussion :

[DirtyBoy]

Bonjour a tous

bon je vais aller directement au but :

j'ai un ensemble de données Xi qui suivent le modèle supposé Model ( u ) qui a pour paramètres l'ensemble U={u1,u2,u3}

ce que je veux c'est estimer avec un M-estimateur les paramètres de mon modéle
Model( u )

la solution pour minimiser ce genre de fonction non linéaire ( M- estimateur ) c'est les algorithmes itératifs du genre IRLS

Le problème c'est que j'arrive pas a trouver l'algorithme en chair et en os pour minimiser les paramètres U pour mon M-estimateurs .

Merci de m'aider par un algorithme ou un code dans n'importe quel langage ????

[souviron34]

bof, il y a aussi les moindres carrés, le Simplex, les approximations successives..

[sbrisard]

Bonjour,
je ne connais pas l'algorithme dont vous parlez, mais une des méthodes les plus couramment utilisées pour l'ajustement non-linéaire d'un modèle est la méthode de Levenberg-Marquardt. Elle est très simple à programmer, voir les Numerical Recipes, ainsi que http://www.ics.forth.gr/~lourakis/levmar/ qui en propose une implémentation en C++. L'implémentation dans un autre langage (Java pour ma part) ne pose aucun problème.
Si vous utilisez un logiciel de calcul scientifique (type Matlab, Scilab, R ou autre), vérifiez si la fonction est implémentée, ce qui ne serait pas étonnant...
Bon courage,
Sébastien