@ARTICLE{10.21494/ISTE.OP.2022.0865, TITLE={Quelques Familles de Lois Paramétriques pour les Processus de Branchement Univariés}, AUTHOR={Rachid Senoussi, Ouaari Amel, }, JOURNAL={Biostatistiques et sciences de la santé}, VOLUME={3}, NUMBER={Numéro 1}, YEAR={2022}, URL={http://www.openscience.fr/Quelques-Familles-de-Lois-Parametriques-pour-les-Processus-de-Branchement}, DOI={10.21494/ISTE.OP.2022.0865}, ISSN={2632-8291}, ABSTRACT={Dans cet article, nous présentons quelques familles paramétriques de lois de probabilité univariées associées à des mécanismes particuliers de branchement de dynamique de populations en temps continu. La pertinence et la simplicité de l’interprétation des paramètres de telles familles seront d’un grand intérêt pour de nombreux domaines d’application et ce spécifiquement pour concernant les problèmes d’inférence statistique. Ces familles sont mieux adaptées à modéliser des systèmes dynamiques de populations où l’hypothèse de Poisson est généralement, mais on le montre ici à tort, admise. Les calculs et les caractéristiques importantes de ces lois de probabilité sont directement dérivées de leurs fonctions génératrices. Ces dernières satisfont à des équations linéaires aux dérivée partielles linéaires homogènes faciles à appréhender. De plus, ces équations permettent d’établir une formule de récurrence générale pour les moments factoriels.}}