Application des algorithmes stochastique a l'estimation fonctionnelles

Application des algorithmes stochastiques pour l'estimation recursifs d'une densite de probabilite

Yousri Slaoui - Collection Omn.pres.franc.

156 pages, parution le 01/10/2018

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QUANTITÉ

Résumé

L'objectif de cette thèse est d'appliquer les méthodes d'approximations stochastiques a l'estimation de la densité et de la régression. Dans le premier chapitre, nous construisons un algorithme stochastique a pas simple qui définit toute une famille d'estimateurs récursifs a noyau d'une densité de probabilité. Nous étudions les différentes propriétés de cet algorithme. En particulier, nous identifions deux classes d'estimateurs ; la première correspond a un choix de pas qui permet d'obtenir un risque minimal, la seconde une variance minimale. Dans le second chapitre, nous nous intéressons a l'estimateur proposé par Révész pour estimer une fonction de régression. Son estimateur, construit à l'aide d'un algorithme stochastique à pas simple, a un gros inconvénient : les hypothèses sur la densité marginale de X nécessaires pour établir la vitesse de convergence sont plus fortes que celles habituellement requises pour étudier le comportement asymptotique. Nous montrons comment l'application du principe de moyennisation des algorithmes stochastiques permet, de construire un estimateur récursif qui possède de bonne propriétés asymptotiques.

Caractéristiques techniques

	PAPIER
Éditeur(s)	Presses Academiques Francophones
Auteur(s)	Yousri Slaoui
Collection	Omn.pres.franc.
Parution	01/10/2018
Nb. de pages	156
Format	15.2 x 22.9
Couverture	Broché
Poids	239g
EAN13	9786202360265