GEOTRUST SSL CERTIFICATE
Titre : | Estimation de la fonction Mode pour des données complètes et incomplètes |
Auteurs : | N. Hachemi, Directeur de thèse ; Souheyla Bessadat, Auteur |
Type de document : | texte imprimé |
Editeur : | université Dr mouley tahar, Faculté des Sciences, Saida, Algerie : Alger: univ-saida, 2019 |
Format : | 74p / 27cm |
Langues: | Français |
Catégories : | |
Mots-clés: | Notations ; Estimation ; données complètes |
Résumé : |
L’apport de notre étude concerne les deux cas indépendant et dépendant qui donne une
expression explicite des termes de biais et de la variance qui caractérise par les covariances de l’estimateur construit. Dans un premier, nous nous intéréssons à l’estimation du mode par la méthode du noyau, lorsque la variable explicative est réelle. On a utilisé une idée trés différente de l’estimation de noyau locale est celle de la densité lorsque la largeur du paramêtre de lissage unique h est remplacée par n largeurs différents dépend de i tel que i = i, n. L’intérêt est de construire de nouveaux noyaux placés aux points des données obserées mais permet que le lissage du noyau d’un point à un autre. De plus, le bon la perfornonce de l’estimateur proposé est testée via une étude de simulation et il est montré que l’estimateur proposé est plus efficace que l’estimateur de Parzen 1962 et il est amélioré à mesure que la taille de l’échantillon augmente, l’avantage variée de ce mémoire est qu’on a spécifique à des données manquantes ou incomplèles est trés vaste et suscité beaucoup d’intêt que parmi les staticiens ces derniees années l’attitude vis-àvis de ce type de données a longtemps été soit de les éliminier, soit de minimiser le mauvais impact qu’elles pour aient avoir sur des procédurs statistique adaptées à des données complètes. Dans le domaine des durées de survie, les données sont souvent incompléts à cause de deux phénomènes destrincts : la censure et la troncateure. Dans leur acception la plus générale, ces deux notions ont la signification suivante. Premiè- rement, c’est la troncature, on observe X que si elle appartient à un sous ensemble B de ses valeurs possible. On dit que X est tronquée par B. Deuxièment, il s’agit là de la censure même dans le cas où X appartient à B, on observe pas X complètement, on sait seulement de cette variable qu’elle appartient à un sous ensemble A de B,on dit qu’elle est censurée par A. Les vitesses des conversences obtenues sont invensibles aux corrélations des observations. Cependant, certains hypothèses supplémentaires ont été introduite a fin de prendre en compte la dépendante des observations |
Note de contenu : |
Introduction
1 Définitions et Notations 2 Estimation du mode par des données complètes 3 Estimation du mode par le modèle à troncature à gauche 4 Estimation du mode par le modèle de Censure à droite 5 Estimation du mode par le modèle tronquée à gauche et censuré à droite Bibliographie |
Exemplaires (1)
Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
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SCT01685 | TMMS00391 | Périodique | Salle des Thèses | Mathématique | Exclu du prêt |
Documents numériques (1)
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