Une estimation semi-paramétrique pour les processus spatiaux à mélange maximal.

Résumé Nous avons proposé une procédure d'estimation semi-paramétrique afin d'estimer les paramètres d'un modèle à mélange maximal et également d'un modèle max-stable (modèle inverse max-stable) comme alternative à la vraisemblance composite. Une bonne estimation par l'estimateur proposé exigeait que la mesure de dépendance détecte toutes les structures de dépendance dans le modèle, en particulier lorsqu'il s'agit du modèle à mélange maximal. Nous avons surmonté ce défi en utilisant le F-madogramme. L'estimation semi-paramétrique a ensuite été basée sur une méthode de quasi moindres carrés, en minimisant la différence au carré entre le F-madogramme théorique et un F-madogramme empirique. Nous avons évalué la performance de cet estimateur à travers une étude de simulation. Il a été montré qu'en moyenne, l'estimation est bien réalisée, bien que dans certains cas, elle ait rencontré quelques difficultés. Nous appliquons notre procédure d'estimation pour modéliser les précipitations quotidiennes sur l'Est de l'Australie.