@ARTICLE{10.21494/ISTE.OP.2022.0864, 

TITLE={Estimation des variables latentes par des récursivités de Kalman généralisées}, 
  
AUTHOR={Joseph Ngatchou-Wandji, Sadeq A.Kadhim, }, 
	
JOURNAL={Biostatistiques et sciences de la santé}, 
	
VOLUME={3}, 

NUMBER={Numéro 1}, 
	
YEAR={2022}, 

URL={https://www.openscience.fr/Estimation-des-variables-latentes-par-des-recursivites-de-Kalman-generalisees}, 
	
DOI={10.21494/ISTE.OP.2022.0864}, 
	
ISSN={2632-8291}, 
	
ABSTRACT={Cet article étudie des modèles à espace d’état pour des observations longitudinales multicatégorielles et des états (latents) caractérisés par les modèles dits CHARN (Conditional Heteroskedastic AutoRegressive Nonlinear). Ces des derniers sont estimés via des récursivités de Kalman généralisées, basées sur des filtres particulaires et l’algorithme EM. Nos résultats généralisent les travaux existants. Ils sont illustrés par des simulations numériques et sont appliqués aux données de patientes opérées d’un cancer du sein.}}