Etude des propriétés asymptotiques des estimateurs des moindres carrés pour des problèmes de régression à phases multiples PDF Download
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Author: Samira Benzekri
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 261
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Book Description
Dans le contexte des modèles de régression non linéaire on étudie le cas ou la fonction de régression a estimer n'appartient pas au modèle paramétrique utilisé. Elle est supposée régulière ou bien présentant une rupture. L'étude utilise l'estincteur des moindres carres et degage les propriétés asymptotiques de cet estimateur, en vue de l'adéquation du modèle et de la comparaison de deux modèles
Author: Samira Benzekri
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Category :
Languages : fr
Pages : 261
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Dans le contexte des modèles de régression non linéaire on étudie le cas ou la fonction de régression a estimer n'appartient pas au modèle paramétrique utilisé. Elle est supposée régulière ou bien présentant une rupture. L'étude utilise l'estincteur des moindres carres et degage les propriétés asymptotiques de cet estimateur, en vue de l'adéquation du modèle et de la comparaison de deux modèles
Author:
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Category : Aeronautics
Languages : en
Pages : 1036
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Book Description
Author: Institute of Mathematical Statistics
Publisher:
ISBN:
Category : Mathematical statistics
Languages : en
Pages : 792
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Book Description
Author:
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ISBN:
Category : Science
Languages : en
Pages : 1388
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Author:
Publisher:
ISBN:
Category : Government publications
Languages : en
Pages : 1656
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Author: Pascal Varachaud
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 133
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Book Description
L'utilisation de modèles ARMA (autoregressifs moyenne mobile) pour représenter et analyser des séries chronologiques à temps discret est devenue courante depuis les travaux de Box et Jenkins (1976). Dans cette thèse, nous présentons un certain nombre de résultats sur des estimateurs paramétriques construits à partir de modèles ARMA en nous focalisant sur les processus instables. Le premier chapitre présente les propriétés de convergence en loi des estimateurs de type moindres carrés S-décalés des paramètres autorégressifs d'un processus ARMA instable dont les ordres sont connus. Une étude rapide de cet estimateur est faite dans le cas stationnaire. Le deuxième chapitre est consacré à l'analyse du comportement asymptotique des estimateurs de Yule-Walker, lorsqu'on les définit par extension du cas stationnaire dans le cas instable. Il comprend une étude de l'influence de la répartition des racines caractéristiques du processus sur le cercle unité et de leur ordre de multiplicité respectif, sur la vitesse de convergence des estimateurs. Nous obtenons suivant le cas, une convergence en loi ou bien en probabilité vers les coefficients de Yule-Walker associés à la partie moyenne mobile du processus. Le dernier chapitre reprend la problématique précédente pour les estimateurs de Yule-Walker étendus pour des processus ARMArma(p,q) avec p=1 ou 2. Dans certains cas, nous établissons la convergence en loi vers des lois assimilées à des lois de Cauchy.
Author: Jean-Jacques Droesbeke
Publisher: Editions TECHNIP
ISBN: 2710809583
Category : Mathematics
Languages : fr
Pages : 452
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Cet ouvrage, consacré aux approches non paramétriques et semi-paramétriques en régression, propose au lecteur une exploration, une synthèse et une analyse des techniques d’estimation qui se sont récemment imposées quand on refuse de considérer que l’ensemble des fonctions de régression possibles est nécessairement « paramétré », ce qui élargit « infiniment » le nombre de fonctions possibles. Les résultats présentés ici constituent une synthèse d’un pan très important de l’ensemble des développements de la statistique théorique depuis une vingtaine d’années, dans un domaine qui fait l’objet de publications scientifiques régulières. L’ouvrage a pour objectif de mettre ces approches « non standard » à la portée d’un public de chercheurs en statistique appliquée et de responsables d’études en entreprise qui ne les utilisent pas encore. Il présente en outre une synthèse des méthodes d’estimation « non paramétrique » d’une régression : méthode du noyau, méthode des polynômes locaux, méthodes des fonctions orthogonales, méthodes d’ondelettes, fonctions splines. Dans ce cadre purement non paramétrique, des applications sont plus particulièrement détaillées : donnés censurées, séries temporelles, problèmes de discrimination. L’ouvrage se penche aussi sur la notion de « fléau de la dimension », montrant l’intérêt de l’étude de modèles semi-paramétriques plus récemment étudiés (modèles partiellement linéaires, modèles à directions révélatrices). Quelques domaines sont également explorés : adaptation aux données fonctionnelles et aux données spatiales, par exemple. Cet ouvrage est le fruit de la collaboration entre spécialistes réputés réunis à l’occasion des 12e Journées d’Etude en Statistique organisées par la SFdS au Centre International de Rencontres mathématiques de Luminy. Table des matières : 1. Les premiers pas de la régression. 2. Les estimateurs à noyaux. 3. Fonctions orthogonales. 4. Noyaux auto-reproduisants à base d’ondelettes. 5. Fonctions splines. 6. Le fléau de la dimension et ses parades. 7. Les modèles de régression à directions révélatrices. 8. Données censurées. 9. Prédiction non paramétrique. 10. Données spatiales. 11. Données fonctionnelles. 12. Quantiles de régression : applications à la construction de courbes. 13. La modélisation des courbes de croissance. 14. Modèles à direction révélatrice unique : application en économie.
Author: Mohamed Boutahar
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 0
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Author: Pascal Varachaud
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 0
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Author: Mohamed Boutahar
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 167
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CETTE THESE EST CONSACREE A L'IDENTIFICATION DES MODELES ARMAX DONT LE BRUIT EST SOIT UNE SUITE DE VARIABLES ALEATOIRES INDEPENDANTES ET IDENTIQUEMENT DISTRIBUEES (I.I.D.), SOIT UNE DIFFERENCE DE MARTINGALE. NOUS UTILISONS ESSENTIELLEMENT L'ESTIMATEUR DES MOINDRES CARRES ET NOUS ETUDIONS SA CONVERGENCE PRESQUE SURE ET SA CONVERGENCE EN LOI. LE SIGNAL D'ENTREE EST TANTOT STOCHASTIQUE: SOIT UNE SUITE I.I.D., SOIT UNE DIFFERENCE DE MARTINGALE, TANTOT DETERMINISTE
