Méthodes et modèles en statistique non paramétrique PDF Download
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Author: Philippe Capéraà
Publisher: Presses Université Laval
ISBN: 9782040165437
Category : Nonparametric statistics
Languages : fr
Pages : 380
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Book Description
Author: Philippe Capéraà
Publisher: Presses Université Laval
ISBN: 9782040165437
Category : Nonparametric statistics
Languages : fr
Pages : 380
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Book Description
Author: Jean-Jacques Droesbeke
Publisher: Editions TECHNIP
ISBN: 2710809583
Category : Mathematics
Languages : fr
Pages : 452
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Book Description
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: Alexandre B. Tsybakov
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 9783540405924
Category : Mathematics
Languages : fr
Pages : 196
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Book Description
La théorie de l'estimation non-paramétrique s'est développée considérablement ces deux dernières décennies, en se fixant pour objectif quelques thèmes principaux, en particulier, l'étude de l'optimalité des estimateurs et l'estimation adaptative. Ces deux thèmes occupent la place centrale dans le livre. Il s'agit de présenter, pour quelques modèles et exemples simples, les idées principales de l'estimation non-paramétrique. Quelques sujets abordés sont: les méthodes de noyaux, de projection et de polynômes locaux, vitesses optimales de convergence, le théorème de Pinsker, les inégalités d'oracle, l'adaptation au sens minimax. Un chapitre est consacré à l'exposition détaillée des différentes techniques de minoration du risque minimax.
Author: Philippe Capéraà
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 358
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Author: Alain Baille
Publisher: [Québec] : Presses de l'Université Laval
ISBN: 9782763772240
Category : Nonparametric statistics
Languages : fr
Pages : 383
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Author: Peter Sprent
Publisher: Editions Quae
ISBN: 9782738004147
Category : Nonparametric statistics
Languages : fr
Pages : 312
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Book Description
Author: BOSQ Denis
Publisher: Lavoisier
ISBN: 2746288087
Category :
Languages : en
Pages : 290
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Book Description
La plupart des manuels de statistique traitent seulement le cas des variables indépendantes et de même loi. Or, dans les applications, les variables observées sont très souvent corrélées. Les exemples sont nombreux en physique, chimie, biologie, économie, démographie ou finance. Pour combler cette lacune, cet ouvrage étudie la modélisation mathématique des phénomènes statistiques et s'intéresse plus particulièrement à la statistique des processus. Didactique et illustré de nombreux exercices, il comporte trois parties : la statistique mathématique, basée sur la théorie de la décision et le point de vue asymptotique, la statistique des processus à temps discret (processus ARMA) et à temps continu (processus de Poisson, processus de diffusion) et des compléments de probabilités. Statistique mathématique et statistique des processus s'adresse aux étudiants de master et aux élèves des grandes écoles. L'auteur Denis Bosq est professeur émérite à l'Université Pierre et Marie Curie. Il est l'auteur de nombreux articles et livres de recherche en statistique.
Author: Eva Cantoni
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : en
Pages : 129
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Une classe de M-estimateurs et une famille de statistique de test y sont développées. Les propriétés statistiques de ces estimateurs et de ces tests sont obtenues. La dernière partie de la thèse transfère les techniques développées dans la régression paramétrique et non-paramétrique dans le cadre des modèles additifs généralisés. Tout au long de ce travail on a prêté à une attention particulière aux possibilités d'implémentation des méthodes proposées.
Author: Jean-Pierre Lecoutre
Publisher:
ISBN:
Category : Nonparametric statistics
Languages : fr
Pages : 468
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Author: Thierry Bulle
Publisher: FeniXX
ISBN: 2402344288
Category : Social Science
Languages : fr
Pages : 141
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Quelles méthodes doit-on utiliser quand des doutes subsistent sur la normalité des populations étudiées ? Comment mettre en œuvre les tests choisis ? Comment agencer les données, afin de faciliter le traitement statistique ? Le but de cet ouvrage, est de présenter méthodes paramétriques (analyse de variance à un ou deux critères de classification), et méthodes non paramétriques (tests de White, Mann et Whitney, Wilcoxon, Friedman, Kruskal et Wallis, corrélation de rangs) ; il est ainsi possible de choisir le test qui convient aux données que l'on doit analyser. Les différents modèles de l'analyse de variance (facteurs fixes, aléatoires ou mixtes) sont abordés sous une forme simplifiée, de façon à bien montrer dans quels cas il convient de les appliquer. Le principe de chaque test est brièvement explicité, sans entrer dans trop de théorie, un exemple simple est utilisé pour faciliter la mise en œuvre du test, accompagné d'un petit programme informatique (Basic). Ces méthodes statistiques présentent un grand intérêt dans les sciences naturelles (botanique, écologie...), et dans les sciences de l'homme au sens large ; elles seront fort utiles en recherche médicale, dès qu'il s'agira de comparer l'efficacité de plusieurs traitements, par exemple.
