@InProceedings{2015_nicolas183,
	author = "Hélène Sportouche and Jean marie Nicolas and Florence Tupin",
	title = "Capacités d'imitation de la loi Gamma Généralisée \pour la modélisation statistique d'images radar haute résolution",
	booktitle = "25° Colloque sur le traitement du signal et des images",
	year = "2015",
	publisher = "GRETSI - Groupe de Recherche en Traitement du Signal et des Images",
	number = "001-0202",
	pages = "p. 809-812",
	month = "Sep # 8--11",
	address = "Lyon",
	doi = "",
	pdf = "2015_nicolas183.pdf",
	abstract = "Dans le cadre de la modélisation en intensité des données radar haute résolution, nous analysons dans ce papier les capacités de la distribution Gamma Généralisée, décrite par 3 paramètres, à imiter d'autres distributions, grâce à sa flexibilité.
 Nous comparons d'abord son aptitude et celle de la distribution de Fisher à mimer une loi K de référence, grâce à la méthode des log-cumulants et nous montrons quantitativement la légère prédominance de Gamma Généralisée selon des critères fondés sur les divergences de Kullback-Leibler. Nous exposons ensuite les limites du potentiel d'imitation de la loi Gamma Généralisée et nous démontrons que cette loi peut approximativement mimer une loi Log-Normale, suivant une méthode originale qui identifie la Log-Normale comme la limite asymptotique d'une Gamma Généralisée..pdf",
}