Better if only one MaxLikelhoodEstimation function ?

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Better if only one MaxLikelhoodEstimation function ? #30

Closed AugustePaoli99 closed 5 months ago

AugustePaoli99 commented 6 months ago

I think it would be good to use the DependentScalingModel structure as a standard. The function fit_mle(::DependentScalingModel) would be extensively implemented. The function fit_mle(::AbstractScalingModel) could call fit_mle(::DependentScalingModel) after creating a DependentScalingModel with "identity" copula.

jojal5 commented 6 months ago

I agree.

AugustePaoli99 commented 6 months ago

Je viens de commit une première version. Tout fonctionne. Il me reste à redéfinir la méthode fit_mle(::MarginalScaling) en faisant appel à la méthode fit_mle(::DependentScaling) (note pour moi même)

AugustePaoli99 commented 6 months ago

Ca y est j'ai une version stable. Je vais clore cette issue. Cependant il restera quelques détails à régler :

le problème d'initialisation qui est probablement l'idée à la question d'une optimisation avec ou sans gradient : c'est dans l'issue 28
redéfinir la méthode hessian(:DependentScalingModel) : nouvelle issue issue 65
plus tard, regarder à quel point tout cela est naturel d'un point de vue interface utilisateur