Time series is the way of data analysis and modelling in which present observation is retrieved based on past observations which is called ARIMA model in case of linear dependency. If series is contaminated by an outlier, then it affects both order and parameter(s). The present paper deals an autoregressive (AR) model with an additive outlier under Bayesian prospective. For identification of an outlier, posterior odds ratio has been derived under suitable prior assumptions. An empirical analysis and realization is carried out to get applicability of proposed testing methodology.

Dans l'étude des séries temporelles, les données discrètes sont modelisées par rapport aux observations passeés, et les modèles sont appelées ARIMA dans le cas de dependances linéaires. Si la série est contaminée par un outlier, les paramètres et les valeurs sont à lois affectées. Ce papier traite du modèle autoregressif avec un outlier additionnel selon une perspective bayesienne. Pour identifier un outlier, le rapports des odds a été obtenu après voir convenablement choisi les distributions à prioiri. Une étude empirique et des études de cas sont menées pour prouver l'applicabibilité de la méthodologie utilisée.

We investigated hypothesis testing in Seemingly Unrelated Regression (SUR) using Log Likelihood Ratio (LLR) test. The asymptotic distribution of this statistic is well documented in literature to have substantial inaccuracy by an order of magnitude leading to the rejection of too many true null hypotheses. Bartlett adjustment of Barndorff and Blaesild and Efron's bootstrap methods were considered to provide more accurate significance level to the distribution. Simulation results from the partitioned variance-covariance matrix showed that the lower triangular matrix performed better than the upper triangular matrix. The Bartlett method of Barndorff and Blaesild provided better significance value than the bootstrap method.

Ici, nous étudions des tests d'hypothèses dans une regression avec vraisemblance de non-correlation, basée le rapport du logarithme de la vraisemblance. La distribution asymptotique de la statistique utilisée est connue pour avoir une grande efficacité. Pour rémédier à cette situation, deux types dùajustement sont considerés : un base sur la méthode de Bartlett et un autre base sur la méthode de Barndorff et Blaesid. Une étude de simulation montre l'éfficacité des méthodes d'ajustement et la superiorité du second ajustement sur le premier.

Mallows and Plackett-Luce parametric probability distributions are the two most used and well-known in the set of complete linear orders of a finite universe. In this paper, we extend those two distributions on the set of complete pre-orders of the universe. For that purpose, by considering a parametric family of metrics on the set of complete pre-orders generalizing Kemeny Distance on pre-orders and Kendall metric on orders, we determine a parametric probability distribution on pre-orders generalizing Mallows Distribution. By considering pre-orders as orders on blocks of equivalent elements, we generalize the Plackett-Luce distribution on complete pre-orders.

Les distributions paramétriques de Mallows et Plackett-Luce sont les distributions de probabilité bien connues et les plus utilisées dans la littéerature sur les ordres totaux d'un univers fini. Dans cet article, nous généralisons ces distributions aux pré-ordres totaux de l'univers fini. L'extension de la distribution de Mallows sur les pré-ordres totaux est basée sur une famille de distances paramétriques sur les pré-ordres totaux généralisant la distance de Kemeny sur les pré-ordres et la distance de Kendall sur les ordres. La généralisation de la distribution de Plackett-Luce s'obtient à partir de la ré-écriture d'un pré-ordre total sous forme d'un ordre total de blocs d'éléments équivalents (ex-aequo).

New models of a retrial queueing inventory system with finite buffer and two types of services (say, Type-1 and Type-2) are proposed. Here we discussed a type 1 service, in which a customer enters in the system and receives the service only. In type-2 service, a customer gets the service and the level of inventory is reduced to one (demand an item). Some important system performance measures in the steady state are derived and long-run total expected cost rate of the proposed model is developed. The results of the numerical examples are shown.

De nouveaux modèles de système de file d'attente relatifs aux inventaire avec mémoire tampon finie et deux types de services (par exemple, type 1 et type 2) sont proposés. Nous discutons un premier service de type 1 dans lequel un client entre dans le système et ne reçoit que le service. Dans le service de type 2, un client reçoit le service et ne peut demander qu'un article au plus. Certaines mesures importantes de performance du système en régime permanent sont donnees ainsi queque le taux de coût total prévu à long terme. Des résultats d'exemples numériques sont fournis.

The Minimum Hellinger Distance Estimator (MHDE) of density function is investigated for stationary long memory (long-range dependent) random fields observed over a finite set of spatial points. A general result on the consistency of the MHD Estimator is first obtained and then, under some mild assumptions, the asymptotic distribution of this estimator is established.

L'estimateur du minimum de distance de Hellinger est étudié pour des champs aléatoires stationnaires à longue mémoire observés sur un ensemble fini de points de l'espace. Un résultat général sur la convergence presque sû de cet estimateur est d'abord obtenue, puis, sous certaines hypothèses, la distribution asymptotique est établie.