| Titre : |
Etude de modèles semi et non paramétriques pour des données censurées |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Mohamed Boukeloua, Auteur ; Fatiha Messaci, Directeur de thèse ; Amor Keziou, Directeur de thèse |
| Editeur : |
جامعة الإخوة منتوري قسنطينة |
| Année de publication : |
2017 |
| Importance : |
117 f. |
| Format : |
30 cm. |
| Note générale : |
2 copies imprimées disponibles
|
| Langues : |
Français (fre) |
| Catégories : |
Français - Anglais
Mathématiques
|
| Tags : |
données censurées estimateurs à noyau densité taux de
hasard modèles de contraintes linéaires divergences censored data kernel estimators density failure rate linear
constraints models |
| Index. décimale : |
510 Mathématiques |
| Résumé : |
In this dissertation, we are interested in kernel estimation of the density
and the failure rate for censored data. There exist several kinds of censorship
and we focus on right, doubly and twice censored data models. We consider a general framework of censorship, including all these models, and we
prove a result on the asymptotic normality of a kernel density estimator that
we introduce. This result allows us to deduce the asymptotic normality of
the density and failure rate estimates for the above-mentioned censorship
models. We also establish the mean square convergence, with rates, of the
same estimators in the case of twice censored data. In a second part of the
dissertation, we study semiparametric models which verify linear constraints
involving an unknown parameter. We assume that the variable of interest is
right censored and we use the theory of divergences to construct estimates
for the parameter of interest. Simulation studies are presented in order to
illustrate the performances of the dierent studied estimators. |
| Diplôme : |
Doctorat |
| En ligne : |
../theses/math/BOU7022.pdf |
| Format de la ressource électronique : |
pdf |
| Permalink : |
index.php?lvl=notice_display&id=10576 |
Etude de modèles semi et non paramétriques pour des données censurées [texte imprimé] / Mohamed Boukeloua, Auteur ; Fatiha Messaci, Directeur de thèse ; Amor Keziou, Directeur de thèse . - جامعة الإخوة منتوري قسنطينة, 2017 . - 117 f. ; 30 cm. 2 copies imprimées disponibles
Langues : Français ( fre)
| Catégories : |
Français - Anglais
Mathématiques
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| Tags : |
données censurées estimateurs à noyau densité taux de
hasard modèles de contraintes linéaires divergences censored data kernel estimators density failure rate linear
constraints models |
| Index. décimale : |
510 Mathématiques |
| Résumé : |
In this dissertation, we are interested in kernel estimation of the density
and the failure rate for censored data. There exist several kinds of censorship
and we focus on right, doubly and twice censored data models. We consider a general framework of censorship, including all these models, and we
prove a result on the asymptotic normality of a kernel density estimator that
we introduce. This result allows us to deduce the asymptotic normality of
the density and failure rate estimates for the above-mentioned censorship
models. We also establish the mean square convergence, with rates, of the
same estimators in the case of twice censored data. In a second part of the
dissertation, we study semiparametric models which verify linear constraints
involving an unknown parameter. We assume that the variable of interest is
right censored and we use the theory of divergences to construct estimates
for the parameter of interest. Simulation studies are presented in order to
illustrate the performances of the dierent studied estimators. |
| Diplôme : |
Doctorat |
| En ligne : |
../theses/math/BOU7022.pdf |
| Format de la ressource électronique : |
pdf |
| Permalink : |
index.php?lvl=notice_display&id=10576 |
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Etude de modèles semi et non paramétriques pour des données censurées
