Inégalité de concentration pour des suites des variables aléatoires, applications aux modèles statistiques

Abstract

في هذه الأطروحة ، نحن مهتمون بشكل أساسي بدراسة عدم المساواة في التركيز )النوع الأسّي( لتسلسل المتغيرات العشوائية مع تطبيقها على نموذج الانحدار الذاتي. هدفنا الرئيسي هو دراسة التقارب الكامل للمقدر عملية الانحدار الذاتي في حالة وجود أخطاء مرتبطة )المرتبطة والممتدة بشكل سلبي، المرتبطة على نطاق واسع). ثم ندرس التقارب الكامل وأوجه التفاوت القصوى لمجموع المنتجات من السلاسل مرتبطة على نطاق واسع، المستمدة مباشرة من أعمال ده هوا تشيو، بينغيان تشن. -----------------------------------Dans cette thèse, nous intéressons principalement à l’étude de l’inégalité de concentration (type exponentiel) d'une suite de variables aléatoires avec application au modèle autorégressif. Nous fixons comme objectif principal, l’étude de la convergence complète de l'estimateur d’un processus autorégressif du premier ordre dans le cas où l'erreur est dépendante (Étendue négativement dépendant, Largement orthant dépendant). Ensuite, nous examinons la convergence complète et l'inégalités maximales des sommes des produits de WOD, directement issu des travaux de Dehua Qiu, Pingyan Chen. --------------------------------In this thesis, we are primarily interested in studying the inequality of concentration (exponential type) of the sequence of random variables with application to the autoregressive model. We have identified the main objective, that the study of the complete convergence of the estimator of first-order autoregressive process in the case where the error is dependent (Extended negatively dependent (END), widely orthant dependent (WOD)). Next, we examine the complete convergence and maximal inequalities for product sums of widely orthant dependent (WOD) sequences, directly resulting from the works of Dehua Qiu, Pingyan Chen.