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Inférence Statistique pour les Modèles Autorégressifs. / Chourouk Aiouadj 

Public ISBD Titre : Inférence Statistique pour les Modèles Autorégressifs. Type de document : texte imprimé Auteurs : Chourouk Aiouadj, Auteur ; Aziza Nouhad, Auteur ; Achraf Mohammed El Islam Ramdani, Auteur ; Djafri H, Directeur de thèse Editeur : CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine Année de publication : 2020 Importance : 95 f. Format : 30 cm. Note générale : Une copie électronique PDF disponible en BUC. Langues : Français (fre) Catégories : Sciences Exactes:Mathématiques Tags : Série temporelle  modèle autorégressif  moyenne mobile  fonction d'auto  covariance  fonction d'auto  corrélation  la stationnarité  Méthode de moindres carrés ordinaires  Méthode du maximum de Vraisemblance. Index. décimale : 510 Mathématiques Résumé : Dans cette thèse, on s’intéresse à l’étude d’une classe de modèles autorégressifs à coeficcients réelles. On commence par l’étude des propriétés probabilistes des processus linéaires, on a pris le modèle moyenne mobile MA, le modèle autorégressifs AR et le modèle ARMA. ensuite on fait l’inférence statistique dans cette classe des modèles. On traite quelques problématiques de l’étude du processus autorégressif AR(p) comme la stationnarité, l’estimation et la prévision. enfin on a étudié :les méthodes d’estimation (Méthode du maximum de vraisemblance , Méthode de moindres carrés ordinaires ) et la convergence et loi limite des estimateurs. On termine ce travail par des simulations réalisées par le logiciel R. Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=13636 Inférence Statistique pour les Modèles Autorégressifs. [texte imprimé] / Chourouk Aiouadj, Auteur ; Aziza Nouhad, Auteur ; Achraf Mohammed El Islam Ramdani, Auteur ; Djafri H, Directeur de thèse . - CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine, 2020 . - 95 f. ; 30 cm. Une copie électronique PDF disponible en BUC. Langues : Français (fre) Catégories : Sciences Exactes:Mathématiques Tags : Série temporelle  modèle autorégressif  moyenne mobile  fonction d'auto  covariance  fonction d'auto  corrélation  la stationnarité  Méthode de moindres carrés ordinaires  Méthode du maximum de Vraisemblance. Index. décimale : 510 Mathématiques Résumé : Dans cette thèse, on s’intéresse à l’étude d’une classe de modèles autorégressifs à coeficcients réelles. On commence par l’étude des propriétés probabilistes des processus linéaires, on a pris le modèle moyenne mobile MA, le modèle autorégressifs AR et le modèle ARMA. ensuite on fait l’inférence statistique dans cette classe des modèles. On traite quelques problématiques de l’étude du processus autorégressif AR(p) comme la stationnarité, l’estimation et la prévision. enfin on a étudié :les méthodes d’estimation (Méthode du maximum de vraisemblance , Méthode de moindres carrés ordinaires ) et la convergence et loi limite des estimateurs. On termine ce travail par des simulations réalisées par le logiciel R. Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=13636

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Etude des séries temporelles linéaires non stationnaires Modèles ARIMA / Yasmine Kebaili 

Public ISBD Titre : Etude des séries temporelles linéaires non stationnaires Modèles ARIMA Type de document : texte imprimé Auteurs : Yasmine Kebaili, Auteur ; Meriem Laziz, Auteur ; K Mezhoud, Directeur de thèse Editeur : CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine Année de publication : 2017 Importance : 59 f. Format : 30 cm. Note générale : Une copie electronique PDF disponible en BUC Langues : Français (fre) Catégories : Sciences Exactes:Mathématiques Tags : série chronologique  la stationnarité  la non stationnarité  processus ARMA  processus ARIMA Index. décimale : 510 Mathématiques Résumé : L’axe principal de notre mémoire est l’étude les processus linéaires non stationnaires, particulièrement, les processus ARIMA", il s’inscrit dans le cadre de l’analyse, la modélisation et la prévision des séries temporelles. Le but est donc de modéliser une série temporelle par un modèle ARIMA, d’un point de vue théorique nous évoquons deux sortes de processus ( linéaire stationnaire et linéaire non stationnaire), des modèles tels que ARMA, ARIMA, ainsi la méthodologie de Box-Jenkins et quelques tests statistiques. Ce travail est concrétisé avec le logiciel R Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=3940 Etude des séries temporelles linéaires non stationnaires Modèles ARIMA [texte imprimé] / Yasmine Kebaili, Auteur ; Meriem Laziz, Auteur ; K Mezhoud, Directeur de thèse . - CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine, 2017 . - 59 f. ; 30 cm. Une copie electronique PDF disponible en BUC Langues : Français (fre) Catégories : Sciences Exactes:Mathématiques Tags : série chronologique  la stationnarité  la non stationnarité  processus ARMA  processus ARIMA Index. décimale : 510 Mathématiques Résumé : L’axe principal de notre mémoire est l’étude les processus linéaires non stationnaires, particulièrement, les processus ARIMA", il s’inscrit dans le cadre de l’analyse, la modélisation et la prévision des séries temporelles. Le but est donc de modéliser une série temporelle par un modèle ARIMA, d’un point de vue théorique nous évoquons deux sortes de processus ( linéaire stationnaire et linéaire non stationnaire), des modèles tels que ARMA, ARIMA, ainsi la méthodologie de Box-Jenkins et quelques tests statistiques. Ce travail est concrétisé avec le logiciel R Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=3940

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