Relevant bibliographies by topics / Estimation de la régression

Contents

  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
  3. Books
  4. Book chapters
  5. Conference papers
  6. Reports

Academic literature on the topic 'Estimation de la régression'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 3 February 2022

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Journal articles on the topic "Estimation de la régression"

1

Loranger, Jean-Guy. "Modèle de régression avec variables d’écart." Articles 50, no. 2 (July 9, 2009): 177–90. http://dx.doi.org/10.7202/803042ar.

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Abstract:
Abstract A look at M. G. Dagenais' contributions (1969, 1973) on threshold regression models and at chapter 9 of S.M. Goldfeld and R.E. Quandt's book (1972) concerning switching regression models suggested to me that a new approach to estimating the threshold model by introducing slack variables might be possible. One of the main advantages of this new method is to simplify to a great extent the estimation of the likelihood function which is reduced partly to the problem of estimating a limited number of simple integrals for each iteration in the process of optimization. In order to facilitate a better understanding of our approach, two main models will be reviewed in the next section: the twin linear probability model (which can be estimated either by OLS, by a combination of probit and OLS, or by the tobit approach) and the threshold model. A critical look at the empirical results obtained by Dagenais (1973) will also be made before closing this section. Our new threshold model with slack variables is presented in section 3 and the main features of our new approach are summarized in the last section of this paper.
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2

Blondin, David. "Estimation nonparamétrique multidimensionnelle des dérivées de la régression." Comptes Rendus Mathematique 339, no. 10 (November 2004): 713–16. http://dx.doi.org/10.1016/j.crma.2004.09.024.

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3

Bélanger, M., N. El-Jabi, D. Caissie, F. Ashkar, and J. M. Ribi. "Estimation de la température de l'eau de rivière en utilisant les réseaux de neurones et la régression linéaire multiple." Revue des sciences de l'eau 18, no. 3 (April 12, 2005): 403–21. http://dx.doi.org/10.7202/705565ar.

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Abstract:
La température de l'eau en rivière est un paramètre ayant une importance majeure pour la vie aquatique. Les séries temporelles décrivant ce paramètre thermique existent, mais elles sont moins nombreuses et souvent courtes, ou comptent parfois des valeurs manquantes. Cette étude présente la modélisation de la température de l'eau en utilisant des réseaux de neurones et la régression linéaire multiple pour relier la température de l'eau à celle de l'air et le débit du ruisseau Catamaran, situé au Nouveau-Brunswick, Canada. Une recherche multidisciplinaire à long terme se déroule présentement sur ce site. Les données utilisées sont de 1991 à 2000 et comprennent la température de l'air de la journée en cours, de la veille et de l'avant-veille, le débit ainsi que le temps transformé en série trigonométrique. Les données de 1991 à 1995 ont été utilisées pour l'entraînement ou la calibration du modèle tandis que les données de 1996 à 2000 ont été utilisées pour la validation du modèle. Les coefficients de détermination obtenus pour l'entraînement sont de 94,2 % pour les réseaux de neurones et de 92,6 % pour la régression linéaire multiple, ce qui donne un écart-type des erreurs de 1,01 C pour les réseaux de neurones et de 1,05 C pour la régression linéaire multiple. Pour la validation, les coefficients de détermination sont de 92,2 % pour les réseaux de neurones et de 91,6 % pour la régression linéaire multiple, ce qui se traduit en un écart-type des erreurs de 1,10 C pour les réseaux de neurones et de 1,25 C pour la régression linéaire multiple. Durant la période d'étude (1991-2000), le biais a été calculé à +0,11 C pour le modèle de réseaux de neurones et à -0,26 °C pour le modèle de régression. Ces résultats permettent de conclure qu'il est possible de prévoir la température de l'eau de petits cours d'eau en utilisant la température de l'air et le débit, aussi bien avec les réseaux de neurones qu'avec la régression linéaire multiple. Les réseaux de neurones semblent donner un ajustement aux données légèrement meilleur que celui offert par la régression linéaire multiple, toutefois ces deux approches de modélisation démontrent une bonne performance pour la prédiction de la température de l'eau en rivière.
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4

Derzko, Gérard, and Paul Deheuvels. "Estimation non-paramétrique de la régression dichotomique – application biomédicale." Comptes Rendus Mathematique 334, no. 1 (January 2002): 59–63. http://dx.doi.org/10.1016/s1631-073x(02)02202-1.

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5

Serot, Isabelle. "Temps local et estimation de régression en temps continu." Comptes Rendus de l'Académie des Sciences - Series I - Mathematics 329, no. 7 (October 1999): 637–40. http://dx.doi.org/10.1016/s0764-4442(00)80016-6.

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6

Ung, Chhun-Huor, and Sylvain Végiard. "Problèmes d'inférence statistique reliés à la transformation logarithmique en régression." Canadian Journal of Forest Research 18, no. 6 (June 1, 1988): 733–38. http://dx.doi.org/10.1139/x88-112.

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Abstract:
In regression calculations, a return to the original scale after logarithmic transformation constitutes a bias. This paper analyses three methods of bias correction for point estimation of the mean and four methods of bias correction for the interval estimation of the mean; some details about the interval prediction of a new observation are given. The appropriateness of using the methods reviewed in various circumstances is also discussed.
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7

Poix, Jérôme, and Valentin N. Solev. "Estimation linéaire sans biais pour des modèles de régression avec bruit stationnaire." Comptes Rendus de l'Académie des Sciences - Series I - Mathematics 333, no. 1 (July 2001): 55–60. http://dx.doi.org/10.1016/s0764-4442(01)01949-8.

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8

Demongeot, Jacques, Ali Laksaci, Amina Naceri, and Mustapha Rachdi. "Estimation locale linéaire de la fonction de régression pour des variables hilbertiennes." Comptes Rendus Mathematique 354, no. 8 (August 2016): 847–50. http://dx.doi.org/10.1016/j.crma.2016.05.017.

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9

Sinan, Mohamed, and Moumtaz Razack. "Estimation du champ de transmissivité d’un aquifère alluvial fortement hétérogène à partir de la résistance transversale. Application à la nappe du Haouz de Marrakech (Maroc)." Revue des sciences de l'eau 19, no. 3 (September 18, 2006): 221–32. http://dx.doi.org/10.7202/013540ar.

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Abstract:
Résumé Cet article a pour objectif l’estimation indirecte de la transmissivité (T, m2/s) de l’aquifère du Haouz (6 000 km2) au Maroc, à partir de la résistance transversale (R, Ωm2). L’aquifère du Haouz est constitué par une succession complexe de séries lenticulaires, argilo-marneuses ou formées d’éléments grossiers, d’âge plio-quaternaire reposant sur un substratum marneux d’âge miocène. Une importante base de données des valeurs de transmissivité (≈500) et de résistance transversale (≈2 500) a été compilée. Une recherche a ensuite été effectuée pour retenir les couples (Ti, Ri) caractérisant le même volume d’aquifère. Deux cas de résistance transversale sont considérés : 1) résistance transversale de l’ensemble mio-plio-quaternaire (RA); 2) résistance transversale des lentilles perméables uniquement (RB). La meilleure régression, de forme géométrique, est obtenue entre la transmissivité et la résistance transversale des lentilles grossières perméables. Cette régression est sensiblement améliorée lorsque les valeurs (T, RB) d’un même couple sont ramenées à un même état piézométrique de la nappe, après correction de la transmissivité en fonction des variations piézométriques de la nappe. On procède ensuite à l’estimation indirecte du champ de transmissivité de l’aquifère à l’échelle régionale à l’aide de l’équation de régression précédemment établie. Le champ de transmissivité ainsi estimé est validé par comparaison de ses propriétés statistiques (tendance centrale, dispersion, loi de distribution) à celles de l’échantillon des valeurs de transmissivité mesurées par pompages d’essais.
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10

Dabo-Niang, Sophie, and Noureddine Rhomari. "Estimation non paramétrique de la régression avec variable explicative dans un espace métrique." Comptes Rendus Mathematique 336, no. 1 (January 2003): 75–80. http://dx.doi.org/10.1016/s1631-073x(02)00012-2.

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Dissertations / Theses on the topic "Estimation de la régression"

1

Simard, Joanie. "Méthodes de régression robuste." Mémoire, Université de Sherbrooke, 2018. http://hdl.handle.net/11143/12002.

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Abstract:
Dans le monde d’aujourd’hui, il est très fréquent de vouloir modéliser la relation entre deux ou plusieurs variables. Toutefois, plusieurs expériences sont laissées à l’abandon à cause de la présence systématique de données aberrantes. Ce mémoire portera sur les estimateurs robustes permettant de modéliser des séries de données contenant des valeurs aberrantes, nous aidant ainsi à tirer un maximum d’informations de ces expériences. Dans un premier temps, nous présenterons des estimateurs robustes qui nécessitent l’imposition d’un modèle paramétrique. Ensuite, nous traiterons de l’introduction des copules à ces estimateurs robustes. Finalement, nous présenterons des simulations tirées d’une expérience réelle qui consistait à modéliser le vrai poids d’un porc selon le poids mesuré par une balance, développée au centre de recherche et développement de Sherbrooke, dans l’optique d’améliorer les techniques d’alimentation de précision.
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2

Gendre, Xavier. "Estimation par sélection de modèle en régression hétéroscédastique." Phd thesis, Université de Nice Sophia-Antipolis, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00397608.

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Abstract:
Cette thèse s'inscrit dans les domaines de la statistique non-asymptotique et de la théorie statistique de la sélection de modèle. Son objet est la construction de procédures d'estimation de paramètres en régression hétéroscédastique. Ce cadre reçoit un intérêt croissant depuis plusieurs années dans de nombreux champs d'application. Les résultats présentés reposent principalement sur des inégalités de concentration et sont illustrés par des applications à des données simulées.

La première partie de cette thèse consiste dans l'étude du problème d'estimation de la moyenne et de la variance d'un vecteur gaussien à coordonnées indépendantes. Nous proposons une méthode de choix de modèle basée sur un critère de vraisemblance pénalisé. Nous validons théoriquement cette approche du point de vue non-asymptotique en prouvant des majorations de type oracle du risque de Kullback de nos estimateurs et des vitesses de convergence uniforme sur les boules de Hölder.

Un second problème que nous abordons est l'estimation de la fonction de régression dans un cadre hétéroscédastique à dépendances connues. Nous développons des procédures de sélection de modèle tant sous des hypothèses gaussiennes que sous des conditions de moment. Des inégalités oracles non-asymptotiques sont données pour nos estimateurs ainsi que des propriétés d'adaptativité. Nous appliquons en particulier ces résultats à l'estimation d'une composante dans un modèle de régression additif.
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3

Bouatou, Mohamed. "Estimation non linéaire par ondelettes : régression et survie." Phd thesis, Université Joseph Fourier (Grenoble), 1997. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00004921.

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Abstract:
Dans ce travail, nous proposons de nouvelles approches d'estimation fonctionnelle pour des problèmes de régression et d'analyse de données de survie, et ce par l'utilisation de techniques adaptatives et non linéaires, fondées sur des décompositions en ondelettes. Les estimateurs qui en découlent, combinent les techniques d'estimation par projection orthogonale et celles de seuillage ou arbre de régression. Tout au long de ce travail, l'accent est mis sur l'importance que revêt le choix de la base optimale parmi une famille de bases d'ondelettes ou de paquets d'ondelettes exploitant au mieux la structure d'analyse multiéchelle qui leur est associée....
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4

Gaïffas, Stéphane. "Régression non-paramétrique et information spatialement inhomogène." Paris 7, 2005. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00011261.

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5

Gaiffas, Stéphane. "Régression non-paramétrique et information spatialement inhomogène." Phd thesis, Université Paris-Diderot - Paris VII, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00011261.

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Abstract:
Nous étudions l'estimation non-paramétrique d'un signal à partir de
données bruitées spatialement inhomogènes (données dont la quantité
varie sur le domaine d'estimation). Le prototype d'étude est le modèle
de régression avec design aléatoire. Notre objectif est de comprendre
les conséquences du caractère inhomogène des données sur le problème
d'estimation dans le cadre d'étude minimax. Nous adoptons deux points
de vue : local et global. Du point de vue local, nous nous intéressons
à l'estimation de la régression en un point avec peu ou beaucoup de
données. En traduisant cette propriété par différentes hypothèses sur
le comportement local de la densité du design, nous obtenons toute une
gamme de nouvelles vitesses minimax ponctuelles, comprenant des
vitesses très lentes et des vitesses très rapides. Puis, nous
construisons une procédure adaptative en la régularité de la
régression, et nous montrons qu'elle converge avec la vitesse minimax
à laquelle s'ajoute un coût minimal pour l'adaptation locale. Du point
de vue global, nous nous intéressons à l'estimation de la régression
en perte uniforme. Nous proposons des estimateurs qui convergent avec
des vitesses dépendantes de l'espace, lesquelles rendent compte du
caractère inhomogène de l'information dans le modèle. Nous montrons
l'optimalité spatiale de ces vitesses, qui consiste en un renforcement
de la borne inférieure minimax classique pour la perte uniforme. Nous
construisons notamment un estimateur asymptotiquement exact sur une
boule de Hölder de régularité quelconque, ainsi qu'une bande de
confiance dont la largeur s'adapte à la quantité locale de données.
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6

Cao, Yun. "Inégalités d'Oracle pour l'Estimation de la Régression." Phd thesis, Université de Provence - Aix-Marseille I, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00341752.

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Abstract:
Dans cette thèse, on s'intéresse à l'estimation des fonctions de régression par polynômes et par splines dans le cadre des statistiques non-paramétriques. L'objectif est d'estimer la fonction cible f, à partir des observations Y=f+ϵ, où ϵ est un bruit gaussien. En appuyant sur la méthode d'estimation du risque sans biais, l'idée consiste à obtenir des inégalités d'oracle pour des familles d'estimateurs par polynômes et par splines. Etant donnée une famille d'estimateurs M, une telle inégalité permet de comparer, sans aucune hypothèse sur la fonction cible f, les performances de l'estimateur f ̂^* à l'estimateur d'oracle f ̂_or. Le point essentiel de notre approche consiste à sélectionner, à l'aide des données, un paramètre d'estimation adapté : lorsque on considère le problème de l'estimation par projection, ce paramètre est le degré du polynôme ; dans le cas de l'estimation par splines, ce paramètre correspond à un paramètre de lissage. Ainsi, on en déduit des bornes supérieures non-asymptotiques pour les risques quadratiques de notre adaptation.
Afin d'obtenir des inégalités d'oracle, on applique l'inégalité de Doob pour le processus de Wiener pour l'estimation par polynômes ; dans le cas de l'estimation par splines, on introduit le processus ordonné en généralisant le processus de Wiener.
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7

Blondin, David. "Lois limites uniformes et estimation non-paramétrique de la régression." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2004. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00011943.

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Abstract:
Nous utilisons la théorie moderne des processus empiriques indicés par des classes de fonctions afin d'établir la vitesse exacte de convergence presque sûre d'une large classe d'estimateurs par la méthode du noyau de la fonction de régression dont les estimateurs par lissage polynomial local. Ces résultats prennent la forme de lois limites uniformes du logarithme dans le prolongement des travaux de Deheuvels et Mason (2004) et permettent la construction de bornes de confiance asymptotiquement optimales. La démonstration s'appuie principalement sur une inégalité exponentielle pour la déviation par rapport à l'espérance de la norme du supremum du processus empirique indexé par des classes de fonctions à nombre de recouvrement uniformément polynomial. Nous présentons également une loi limite uniforme du logarithme dans un cadre semi-paramétrique concernant l'estimateur du maximum de vraisemblance local lorsque la loi conditionnelle est paramétrée par une fonction.
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8

Delsol, Laurent. "Régression sur variable fonctionnelle : estimation, tests de structure et applications." Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00449806.

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Abstract:
Au cours des dernières années, la branche de la statistique consacrée à l'étude de variables fonctionnelles a connu un réel essor tant en terme de développements théoriques que de diversification des domaines d'application. Nous nous intéressons plus particulièrement dans ce mémoire à des modèles de régression dans lesquels la variable réponse est réelle tandis que la variable explicative est fonctionnelle, c'est à dire à valeurs dans un espace de dimension infinie. Les résultats que nous énonçons sont liés aux propriétés asymptotiques de l'estimateur à noyau généralisé au cas d'une variable explicative fonctionnelle. Nous supposons pour commencer que l'échantillon que nous étudions est constitué de variables α-mélangeantes et que le modèle de régression est de nature nonparamétrique. Nous établissons la normalité asymptotique de notre estimateur et donnons l'expression explicite des termes asymptotiquement dominants du biais et de la variance. Une conséquence directe de ce résultat est la construction d'intervalles de confiance asymptotiques ponctuels dont nous étudions les propriétés aux travers de simulations et que nous appliquons sur des données liées à l'étude du courant marin El Niño. On établit également à partir du résultat de normalité asymptotique et d'un résultat d'uniforme intégrabilité l'expression explicite des termes asymptotiquement dominants des moments centrés et des erreurs Lp de notre estimateur. Nous considérons ensuite le problème des tests de structure en régression sur variable fonctionnelle et supposons maintenant que l'échantillon est composé de variables indépendantes. Nous construisons une statistique de test basée sur la comparaison de l'estimateur à noyau et d'un estimateur plus particulier dépendant de l'hypothèse nulle à tester. Nous obtenons la normalité asymptotique de notre statistique de test sous l'hypothèse nulle ainsi que sa divergence sous l'alternative. Les conditions générales sous lesquelles notre résultat est établi permettent l'utilisation de notre statistique pour construire des tests de structure innovants permettant de tester si l'opérateur de régression est de forme linéaire, à indice simple, . . . Différentes procédures de rééchantillonnage sont proposées et comparées au travers de diverses simulations. Nos méthodes sont enfin appliquées dans le cadre de tests de non effet à deux jeux de données spectrométriques.
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9

Dia, Galaye. "Statistiques d'ordre dans les processus ponctuels : estimation de la régression." Paris 6, 1986. http://www.theses.fr/1986PA066257.

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Abstract:
Etude d'une superposition de processus ponctuels independants et equidistribues sur r::(+). Etude de l'estimateur de la regression definie sur un pave borne de r (s >ou= 1). Etude de l'estimateur de la regression definie sur r::(+). Etude de l'enveloppe convexe des points d'une superposition de processus ponctuels sur r::(+)**(2). Etude de l'estimateur de la regression definie sur r::(+)**(2). Blocs equilibres d'une suite aleatoire de variables statistiques.
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10

Portier, François. "Réduction de la dimension en régression." Phd thesis, Université Rennes 1, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00871049.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous étudions le problème de réduction de la dimension dans le cadre du modèle de régression suivant Y=g(B X,e), où X est un vecteur de dimension p, Y appartient à R, la fonction g est inconnue et le bruit e est indépendant de X. Nous nous intéressons à l'estimation de la matrice B, de taille dxp où d est plus petit que p, (dont la connaissance permet d'obtenir de bonnes vitesses de convergence pour l'estimation de g). Ce problème est traité en utilisant deux approches distinctes. La première, appelée régression inverse nécessite la condition de linéarité sur X. La seconde, appelée semi-paramétrique ne requiert pas une telle condition mais seulement que X possède une densité lisse. Dans le cadre de la régression inverse, nous étudions deux familles de méthodes respectivement basées sur E[X f(Y)] et E[XX^T f(Y)]. Pour chacune de ces familles, nous obtenons les conditions sur f permettant une estimation exhaustive de B, aussi nous calculons la fonction f optimale par minimisation de la variance asymptotique. Dans le cadre de l'approche semi-paramétrique, nous proposons une méthode permettant l'estimation du gradient de la fonction de régression. Sous des hypothèses semi-paramétriques classiques, nous montrons la normalité asymptotique de notre estimateur et l'exhaustivité de l'estimation de B. Quel que soit l'approche considérée, une question fondamentale est soulevée : comment choisir la dimension de B ? Pour cela, nous proposons une méthode d'estimation du rang d'une matrice par test d'hypothèse bootstrap.
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Books on the topic "Estimation de la régression"

1

Régression: Roman. [Paris, France]: Flammarion, 2004.

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2

La grande régression. Paris: Seuil, 2010.

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3

Éric, Matzner-Løber, and SpringerLink (Online service), eds. Régression avec R. Paris: Springer-Verlag France S.A.R.L., 2011.

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4

Cornillon, Pierre-André, and Eric Matzner-Løber. Régression avec R. Paris: Springer Paris, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0184-1.

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5

Probabilités, statistique et techniques de régression. Trois-Rivières, Qué: Editions SMG, 1989.

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6

Nezzar, Khaled. Algérie: Échec à une régression programmée. [Paris]: Publisud, 2001.

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7

Nezzar, Khaled. Algérie, échec à une régression programmée. Paris: Editions Publisud, 2002.

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8

Dowdy, Penny. Estimation. New York: Crabtree Pub., 2008.

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9

1949-, Gervais Paul, ed. Estimation. Laval, Québec: Beauchemin, 1997.

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10

Burgi, Noëlle. La grande régression: La Grèce et l'avenir de l'Europe. Lormont: Le Bord de l'eau, 2014.

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Book chapters on the topic "Estimation de la régression"

1

Cornillon, Pierre-André, and Eric Matzner-Løber. "Régression spline et régression à noyau." In Régression avec R, 211–28. Paris: Springer Paris, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0184-1_10.

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2

Rousson, Valentin. "Régression logistique." In Statistique appliquée aux sciences de la vie, 279–312. Paris: Springer Paris, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0394-4_16.

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3

Cantoni, Eva, Philippe Huber, and Elvezio Ronchetti. "Régression linéaire." In Maîtriser l’aléatoire, 279–95. Paris: Springer Paris, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-287-99671-9_9.

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4

Rousson, Valentin. "Régression linéaire simple." In Statistique appliquée aux sciences de la vie, 187–217. Paris: Springer Paris, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0394-4_13.

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5

Rousson, Valentin. "Régression linéaire multiple." In Statistique appliquée aux sciences de la vie, 219–58. Paris: Springer Paris, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0394-4_14.

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6

Cornillon, Pierre-André, and Eric Matzner-Løber. "La régression linéaire simple." In Régression avec R, 1–28. Paris: Springer Paris, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0184-1_1.

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7

Cornillon, Pierre-André, and Eric Matzner-Løber. "La régression linéaire multiple." In Régression avec R, 29–46. Paris: Springer Paris, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0184-1_2.

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8

Cornillon, Pierre-André, and Eric Matzner-Løber. "Inférence dans le modèle gaussien." In Régression avec R, 47–66. Paris: Springer Paris, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0184-1_3.

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9

Cornillon, Pierre-André, and Eric Matzner-Løber. "Validation du modèle." In Régression avec R, 67–88. Paris: Springer Paris, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0184-1_4.

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10

Cornillon, Pierre-André, and Eric Matzner-Løber. "Régression sur variables qualitatives." In Régression avec R, 89–124. Paris: Springer Paris, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0184-1_5.

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Conference papers on the topic "Estimation de la régression"

1

Hadj SaÏd, M., F. Campana, U. Ordioni, R. Lan, and C. M. Chossegros. "Tendances saisonnières des alvéolites et cellulites de la face en France : données du moteur de recherche Google Trends©." In 66ème Congrès de la SFCO. Les Ulis, France: EDP Sciences, 2020. http://dx.doi.org/10.1051/sfco/20206603001.

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Abstract:
Introduction : Certaines pathologies présentent des tendances saisonnières dans leur incidence et leur prévalence. Ces tendances s’expriment par l’intérêt affiché dans le nombre de recherches sur Internet pour ces pathologies selon les mois de l’année. Matériel et Méthodes : Les données des requêtes de Google Trends© ont été extraites de décembre 2007 à décembre 2017. Celles-ci ont été traitées et calculées par volume trimestriel de recherche correspondant à chacune des quatre saisons sur cette période de 10 ans. Les données ont été isolées pour la région géographique spécifique correspondant à la France pour les termes de recherche suivants : « alvéolite », « cellulite de la face », « alvéolite dentaire », « cellulite dentaire » et « abcès dentaire ». Le même procédé a été réalisé pour les régions géographiques correspondant aux USA et à l’Australie avec les termes de recherche « alveolitis », « facial cellulitis », « dental alveolitis », « dental cellulitis », « dental abcess ». Les effets saisonniers ont été calculés à l’aide de modèles de régression. Résultats : En France, le volume de recherche est le plus élevé en hiver. Les patients manifestent le plus faible intérêt de recherche pour les cellulites et abcès dentaires pendant l’été (p <0,05). Les variations saisonnières sont comparables aux EZtats-Unis (hémisphère nord) alors qu’en Australie (hémisphère sud), elles présentent une tendance inverse. Les tendances de recherche pour l’alvéolite sont stables durant l’année (p <0,05). Conclusion : Au regard des données des requêtes de Google Trends, les cellulites de la face semblent plus susceptibles de se produire pendant les mois d’hiver, contrairement aux alvéolites qui n’ont pas de tendance saisonnière.
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2

Krener, Arthur J. "Minimum Energy Estimation and Moving Horizon Estimation." In 2015 54th IEEE Conference on Decision and Control (CDC). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/cdc.2015.7402993.

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3

Hlaing Minn, V. K. Bhargava, and K. B. Letaief. "Channel estimation assisted improved timing offset estimation." In 2004 IEEE International Conference on Communications (IEEE Cat. No.04CH37577). IEEE, 2004. http://dx.doi.org/10.1109/icc.2004.1312649.

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4

Mester, Rudolf. "Motion estimation revisited: an estimation-theoretic approach." In 2014 IEEE Southwest Symposium on Image Analysis and Interpretation (SSIAI). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/ssiai.2014.6806042.

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5

Brcich, Ramon F., and Abdelhak M. Zoubir. "Robust estimation with parametric score function estimation." In Proceedings of ICASSP '02. IEEE, 2002. http://dx.doi.org/10.1109/icassp.2002.5744003.

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6

Brcich and Zoubir. "Robust estimation with parametric score function estimation." In IEEE International Conference on Acoustics Speech and Signal Processing ICASSP-02. IEEE, 2002. http://dx.doi.org/10.1109/icassp.2002.1005951.

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7

Kalaycioglu, Caglar, and Ilker Hamzaoglu. "Dynamic Power Estimation for Motion Estimation Hardware." In 2011 14th Euromicro Conference on Digital System Design (DSD). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/dsd.2011.40.

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8

Malkin, R. A., and T. C. Pilkington. "Defibrillation efficacy estimation using Bayesian estimation theory." In Proceedings of ICASSP '93. IEEE, 1993. http://dx.doi.org/10.1109/icassp.1993.319059.

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9

Herdtweck, Christian, and Christian Wallraven. "Horizon estimation." In the 7th Symposium. New York, New York, USA: ACM Press, 2010. http://dx.doi.org/10.1145/1836248.1836257.

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10

Sutawanir, Agus Yodi Gunawan, Asep K. Permadi, and Nina Fitriyati. "Reserve estimation." In 4TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON MATHEMATICS AND NATURAL SCIENCES (ICMNS 2012): Science for Health, Food and Sustainable Energy. AIP Publishing LLC, 2014. http://dx.doi.org/10.1063/1.4868837.

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Reports on the topic "Estimation de la régression"

1

Owen, Arthur B. Nonparametric Conditional Estimation. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), June 2018. http://dx.doi.org/10.2172/1454025.

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2

Bryan, Michael, Stephen Cecchetti, and Rodney L. Wiggins II. Efficient Inflation Estimation. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, September 1997. http://dx.doi.org/10.3386/w6183.

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3

Owen, Arthur B. Nonparametric Conditional Estimation. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, February 1987. http://dx.doi.org/10.21236/ada590998.

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4

Uhlig, Harald, Toru Kitagawa, and Raffaella Giacomini. Estimation Under Ambiguity. The IFS, May 2019. http://dx.doi.org/10.1920/wp.cem.2019.2419.

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5

Julio-Román, Juan Manuel, and Javier Guillermo Gómez-Pineda. Output gap estimation, estimation uncertainty and its effect on policy rules. Bogotá, Colombia: Banco de la República de Colombia, June 1999. http://dx.doi.org/10.32468/be.125.

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6

Hoste, R. Soy footprint of animal products in Europe : an estimation : an estimation. Wageningen: Wageningen Economic Research, 2016. http://dx.doi.org/10.18174/391055.

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7

Angrist, Joshua, Guido Imbens, and Alan Krueger. Jackknife Instrumental Variables Estimation. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, February 1995. http://dx.doi.org/10.3386/t0172.

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8

Abowd, John, Bruno Crepon, and Francis Kramarz. Moment Estimation with Attrition. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, August 1997. http://dx.doi.org/10.3386/t0214.

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9

Mallat, Stephane, and Davi Geiger. Estimation with Best Bases. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, September 1997. http://dx.doi.org/10.21236/ada330530.

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10

Marchette, David J., Carey E. Priebe, George W. Rogers, and Jeffrey L. Solka. Filtered Kernel Density Estimation. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, October 1994. http://dx.doi.org/10.21236/ada288293.

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