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Thèse de Doctorat de 3ème cycle (LMD) >
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http://hdl.handle.net/123456789/1952
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Titre: | Sur la régression relative et ses applivations |
Auteur(s): | MESSABIHI, Nafissa Encadreur: LAKSACI, Ali |
Mots-clés: | Kernel method Relative error Non-parametric estimation Associated variable |
Date de publication: | 6-jui-2017 |
Résumé: | L’objet de la thèse et la prévision par la régression non paramétrique en
utilisant le critère de l’erreur relative. Nous avons focalisé notre étude sur le cas où les variables sont spatialement dépendantes. Il est intéressant de noter qu’avec le
développement de GPS la modélisation des données spatiales joue un rôle important
dans l’analyse des champs aléatoire. Les deux cas sont traités à savoir le cas où les observations sont de dimension finie, tandis que le deuxième cas traite les variables fonctionnelle. Dans les deux cas nous avons construit un estimateur pour notre modèle. Nous avons étudié ces propriétés asymptotiques. Plus Précisément, nous avons obtenu la convergence presque complète et la normalité asymptotique. Ces résultats ont été obtenu sous des conditions standards permet d’exploiter la corrélation spatiale des observations ainsi que l’aspect non paramétrique du modèle. |
Description: | Doctorat |
URI/URL: | http://hdl.handle.net/123456789/1952 |
Collection(s) : | Mathématiques
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