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Thèse de Doctorat de 3ème cycle (LMD) >
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Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://hdl.handle.net/123456789/1952

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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