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Partager le résultat de cette recherche Interroger des sources externesEstimation de la densité spectrale d'un processus en temps continu par échantillonage aléatoire / Fateh Merahi
Titre : Estimation de la densité spectrale d'un processus en temps continu par échantillonage aléatoire Type de document : texte imprimé Auteurs : Fateh Merahi, Auteur ; Fatiha Messaci, Directeur de thèse Editeur : Constantine : Université Mentouri Constantine Année de publication : 2007 Importance : 116 f. Note générale : 01 Disponible à la salle de recherche 02 Disponibles au magazin de la B.U.C. 01 CD Langues : Français (fre) Catégories : Français - Anglais
MathématiquesTags : Simulation Normalité Estimation spéctrale Processus à temps continu Processus potentiel Biais asymptotique Convergence en moyenne quadratique Spectral estimation of continuous-time processes point processes asymptotic bias meansquares consistency normality Index. décimale : 510 Mathématiques Résumé : In this thesis we study the estimator of the spectral density of a continuous-time processes, with random sampling, wich be proposed by Lii and Masry in 1994. Next we consider the case of an unknown mean process, we show that the bias of the estimator is asymptotically null. Finally a simulation work permits us to complete the theoretical study. Diplôme : Magistère En ligne : ../theses/math/MER4814.pdf Format de la ressource électronique : Permalink : index.php?lvl=notice_display&id=1308 Estimation de la densité spectrale d'un processus en temps continu par échantillonage aléatoire [texte imprimé] / Fateh Merahi, Auteur ; Fatiha Messaci, Directeur de thèse . - Constantine : Université Mentouri Constantine, 2007 . - 116 f.
01 Disponible à la salle de recherche 02 Disponibles au magazin de la B.U.C. 01 CD
Langues : Français (fre)
Catégories : Français - Anglais
MathématiquesTags : Simulation Normalité Estimation spéctrale Processus à temps continu Processus potentiel Biais asymptotique Convergence en moyenne quadratique Spectral estimation of continuous-time processes point processes asymptotic bias meansquares consistency normality Index. décimale : 510 Mathématiques Résumé : In this thesis we study the estimator of the spectral density of a continuous-time processes, with random sampling, wich be proposed by Lii and Masry in 1994. Next we consider the case of an unknown mean process, we show that the bias of the estimator is asymptotically null. Finally a simulation work permits us to complete the theoretical study. Diplôme : Magistère En ligne : ../theses/math/MER4814.pdf Format de la ressource électronique : Permalink : index.php?lvl=notice_display&id=1308 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MER/4814 MER/4814 Thèse Bibliothèque principale Thèses Disponible
Titre : Inférence statistique asymptotique dans les processus autorégressifs à coéfficients stochastiques Type de document : texte imprimé Auteurs : Ines Lescheb ; Univ. de Constantine, Éditeur scientifique ; A. Bibi, Directeur de thèse Année de publication : 2007 Importance : 73 f. Note générale : 01Disponible à la salle de recherche 02 Disponibles au magazin de la B.U.C. 01 CD Langues : Français (fre) Catégories : Français - Anglais
MathématiquesTags : Stabilité modèles non linéaires Stationnarité Ergodicité Autorégressifs à coéfficientsaléatoires Representation vectorielle Produit Kronecker Estimateur GMM . Consistence Normalité Index. décimale : 510 Mathématiques Permalink : index.php?lvl=notice_display&id=933 Inférence statistique asymptotique dans les processus autorégressifs à coéfficients stochastiques [texte imprimé] / Ines Lescheb ; Univ. de Constantine, Éditeur scientifique ; A. Bibi, Directeur de thèse . - 2007 . - 73 f.
01Disponible à la salle de recherche 02 Disponibles au magazin de la B.U.C. 01 CD
Langues : Français (fre)
Catégories : Français - Anglais
MathématiquesTags : Stabilité modèles non linéaires Stationnarité Ergodicité Autorégressifs à coéfficientsaléatoires Representation vectorielle Produit Kronecker Estimateur GMM . Consistence Normalité Index. décimale : 510 Mathématiques Permalink : index.php?lvl=notice_display&id=933 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité LES/4944 LES/4944 Thèse Bibliothèque principale Thèses Disponible
Titre : Inférence statistique dans les modèles de régression non paramétriques Type de document : texte imprimé Auteurs : Kenza Assia Mezhoud, Auteur ; Zaher Mohdeb, Directeur de thèse Editeur : constantine [Algérie] : Université Constantine 1 Année de publication : 2014 Importance : 119 f. Format : 30 cm. Note générale : 2 copies imprimées disponibles
Langues : Français (fre) Catégories : Français - Anglais
MathématiquesTags : Regression non paramétrique Estimateurs à noyau de la densité et de la régression Indépendance dépendance faible convergence normalité non parametric regression kernel densities and regression estimators Independence weak dependence normality إنحدار غير وسيطي مقدرات ذات نواة لدالة الكثافة و الإنحدار الإستقلالية الإرتباط الضعيف التقارب الطبيعية Index. décimale : 510 Mathématiques Résumé : We have choosen to investigate the statistic inference in nonpara- metric regression models by studying kernel densities and regres- sion estimators under different assumptions .
This work is organised in two parts :
The asymptotic properties of density and regression estimators are studied first under independence assumption, particulary, conver- gence, normality and the choice of the smoothing window.
In the second part, we go the generalized notion of weak depen- dence established by Doukhan and Louhichi (1999) to extend conver- gence and normality properties. This allows to deal with time se-
ries, we show after, our result on a recursive kernel estimator under weak dependence, convergence in mean square error, and normality are obtained. Simulation study is done on weak dependent models.
Diplôme : Doctorat en sciences En ligne : ../theses/math/MEZ6637.pdf Format de la ressource électronique : Permalink : index.php?lvl=notice_display&id=9771 Inférence statistique dans les modèles de régression non paramétriques [texte imprimé] / Kenza Assia Mezhoud, Auteur ; Zaher Mohdeb, Directeur de thèse . - constantine [Algérie] : Université Constantine 1, 2014 . - 119 f. ; 30 cm.
2 copies imprimées disponibles
Langues : Français (fre)
Catégories : Français - Anglais
MathématiquesTags : Regression non paramétrique Estimateurs à noyau de la densité et de la régression Indépendance dépendance faible convergence normalité non parametric regression kernel densities and regression estimators Independence weak dependence normality إنحدار غير وسيطي مقدرات ذات نواة لدالة الكثافة و الإنحدار الإستقلالية الإرتباط الضعيف التقارب الطبيعية Index. décimale : 510 Mathématiques Résumé : We have choosen to investigate the statistic inference in nonpara- metric regression models by studying kernel densities and regres- sion estimators under different assumptions .
This work is organised in two parts :
The asymptotic properties of density and regression estimators are studied first under independence assumption, particulary, conver- gence, normality and the choice of the smoothing window.
In the second part, we go the generalized notion of weak depen- dence established by Doukhan and Louhichi (1999) to extend conver- gence and normality properties. This allows to deal with time se-
ries, we show after, our result on a recursive kernel estimator under weak dependence, convergence in mean square error, and normality are obtained. Simulation study is done on weak dependent models.
Diplôme : Doctorat en sciences En ligne : ../theses/math/MEZ6637.pdf Format de la ressource électronique : Permalink : index.php?lvl=notice_display&id=9771 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MEZ/6637 MEZ/6637 Thèse Bibliothèque principale Thèses Disponible Documents numériques
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