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Dissertations / Theses on the topic 'Matrice covariance'

Author: Grafiati

Published: 4 June 2021

Last updated: 1 February 2022

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1

Valeyre, Sébastien. "Modélisation fine de la matrice de covariance/corrélation des actions." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2019. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03180258.

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Abstract:

Une nouvelle méthode a été mise en place pour débruiter la matrice de corrélation des rendements des actions en se basant sur une analyse par composante principale sous contrainte enexploitant les données financières. Des portefeuilles, nommés "Fundamental Maximum variance portfolios", sont construits pour capturer de manière optimale un style de risque défini par un critère financier ("Book", "Capitalization",etc.). Les vecteurs propres sous contraintes de la matrice de corrélation, qui sont des combinaisons linéaires de ces portefeuilles, sont alors étudiés. Grâce à cette méthode, plusieurs

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2

Zgheib, Rania. "Tests non paramétriques minimax pour de grandes matrices de covariance." Thesis, Paris Est, 2016. http://www.theses.fr/2016PESC1078/document.

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Abstract:

Ces travaux contribuent à la théorie des tests non paramétriques minimax dans le modèle de grandes matrices de covariance. Plus précisément, nous observons $n$ vecteurs indépendants, de dimension $p$, $X_1,ldots, X_n$, ayant la même loi gaussienne $mathcal {N}_p(0, Sigma)$, où $Sigma$ est la matrice de covariance inconnue. Nous testons l'hypothèse nulle $H_0:Sigma = I$, où $I$ est la matrice identité. L'hypothèse alternative est constituée d'un ellipsoïde avec une boule de rayon $varphi$ autour de $I$ enlevée. Asymptotiquement, $n$ et $p$ tendent vers l'infini. La théorie minimax des tests, le

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3

Mahot, Mélanie. "Estimation robuste de la matrice de covariance en traitement du signal." Phd thesis, École normale supérieure de Cachan - ENS Cachan, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00906143.

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Abstract:

De nombreuses applications de traitement de signal nécessitent la connaissance de la matrice de covariance des données reçues. Lorsqu'elle n'est pas directement accessible, elle est estimée préalablement à l'aide de données d'apprentissage. Traditionnellement, le milieu est considéré comme gaussien. L'estimateur du maximum de vraisemblance est alors la sample covariance matrix (SCM). Cependant, dans de nombreuses applications, notamment avec l'arrivée des techniques haute résolution, cette hypothèse n'est plus valable. De plus, même en milieu gaussien, il s'avère que la SCM peut-être très infl

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4

Ricci, Sophie. "Assimilation variationnelle océanique : modélisation multivariée de la matrice de covariance d'erreur d'ébauche." Toulouse 3, 2004. http://www.theses.fr/2004TOU30048.

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5

Haddouche, Mohamed Anis. "Estimation d'une matrice d'échelle." Thesis, Normandie, 2019. http://www.theses.fr/2019NORMR058/document.

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Abstract:

Beaucoup de résultats sur l’estimation d’une matrice d’échelle en analyse multidimensionnelle sont obtenus sous l’hypothèse de normalité (condition sous laquelle il s’agit de la matrice de covariance). Or il s’avère que, dans des domaines tels que la gestion de portefeuille en finance, cette hypothèse n’est pas très appropriée. Dans ce cas, la famille des distributions à symétrie elliptique, qui contient la distribution gaussienne, est une alternative intéressante. Nous considérons dans cette thèse le problème d’estimation de la matrice d’échelle Σ du modèle additif Yp_m = M + E, d’un point de

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6

Ilea, Ioana. "Robust classifcation methods on the space of covariance matrices. : application to texture and polarimetric synthetic aperture radar image classification." Thesis, Bordeaux, 2017. http://www.theses.fr/2017BORD0006/document.

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Abstract:

Au cours de ces dernières années, les matrices de covariance ont montré leur intérêt dans de nombreuses applications en traitement du signal et de l'image.Les travaux présentés dans cette thèse se concentrent sur l'utilisation de ces matrices comme descripteurs pour la classification. Dans ce contexte, des algorithmes robustes de classification sont proposés en développant les aspects suivants.Tout d'abord, des estimateurs robustes de la matrice de covariance sont utilisés afin de réduire l'impact des observations aberrantes. Puis, les distributions Riemannienne Gaussienne et de Laplace, ainsi

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7

Hadded, Aouchiche Linda. "Localisation à haute résolution de cibles lentes et de petite taille à l’aide de radars de sol hautement ambigus." Thesis, Rennes 1, 2018. http://www.theses.fr/2018REN1S008/document.

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Abstract:

Cette thèse a pour objectif d’améliorer la détection de cibles lentes et de faible réflectivité dans le cas de radars de sol Doppler pulsés à fréquence de récurrence intermédiaire. Ces radars, hautement ambigus en distance et en vitesse, émettent de façon consécutive des trains d’impulsions de périodes de récurrence différentes, afin de lever les ambiguïtés.L’émission successive de trains d’impulsions de courtes durées conduit à une faible capacité de séparation sur l’axe Doppler. Par conséquent, les objets lents de faible réflectivité, comme les drones, sont difficiles à distinguer du fouilli

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8

Balvay, Daniel. "Qualité de la modélisation en imagerie dynamique de la microcirculation avec injection d'un agent de contraste : nouveaux critères et applications en multimodalité." Paris 11, 2005. http://www.theses.fr/2005PA112147.

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Abstract:

L'imagerie dynamique de microcirculation dispose d'un potentiel important pour l'étude de nombreuses pathologies in vivo, en complément à l'imagerie conventionnelle. Or pour obtenir des cartes de paramètres microcirculatoires à partir des données dynamiques, une modélisation doit être effectuée. Les méthodes actuelles pour vérifier la qualité de cette modélisation n'étant pas satisfaisantes, le potentiel de l'imagerie dynamique en est fortement réduit. Nous montrons ici que pour étudier la modélisation, tant qualitativement que quantitativement, il est nécessaire de traiter séparément les ques

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9

Yanou, Ghislain. "Une étude théorique et empirique des estimateurs de la matrice de variance-covariance pour le choix de portefeuilles." Paris 1, 2010. http://www.theses.fr/2010PA010044.

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Abstract:

L'objectif de ce travail de recherche est d'étudier d'un point de vue théorique et empirique les estimateurs de la matrice des covariances dans le cadre de la gestion de portefeuille. Après une étude détaillée de la littérature traitant du sujet, dans la deuxième partie, nous introduisons des mesures alternatives des tendances d'une distribution plus robustes que les moments traditionnels appelées L-moments, pouvant s'interpréter comme des espérances de quartile pondérés. Nous proposons une approche de sélection des titres à partir de la matrice des corrélations issues des L-moments et appliqu

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10

Scotta, Juan Pablo. "Amélioration des données neutroniques de diffusion thermique et épithermique pour l'interprétation des mesures intégrales." Thesis, Aix-Marseille, 2017. http://www.theses.fr/2017AIXM0213.

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Abstract:

Dans ces travaux de thèse, la diffusion thermique des neutrons pour l’application aux réacteurs à eau légère a été étudiée. Le modèle de loi de diffusion thermique de l’hydrogène lié à la molécule d’eau de la bibliothèque de données nucléaires JEFF-3.1.1 est basée sur des mesures expérimentales réalisées dans les années soixante. La physique de diffusion de neutrons de cette bibliothèque a été comparée à un modèle basé sur les calculs de dynamique moléculaire développé au Centre Atomique de Bariloche (Argentine), à savoir le modèle CAB. L’impact de ces modèles a également été évalué sur le pro

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11

Spinnato, Juliette. "Modèles de covariance pour l'analyse et la classification de signaux électroencéphalogrammes." Thesis, Aix-Marseille, 2015. http://www.theses.fr/2015AIXM4727/document.

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Abstract:

Cette thèse s’inscrit dans le contexte de l’analyse et de la classification de signaux électroencéphalogrammes (EEG) par des méthodes d’analyse discriminante. Ces signaux multi-capteurs qui sont, par nature, très fortement corrélés spatialement et temporellement sont considérés dans le plan temps-fréquence. En particulier, nous nous intéressons à des signaux de type potentiels évoqués qui sont bien représentés dans l’espace des ondelettes. Par la suite, nous considérons donc les signaux représentés par des coefficients multi-échelles et qui ont une structure matricielle électrodes × coefficien

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Hariri, Walid. "Contribution à la reconnaissance/authentification de visages 2D/3D." Thesis, Cergy-Pontoise, 2017. http://www.theses.fr/2017CERG0905/document.

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Abstract:

L’analyse de visages 3D y compris la reconnaissance des visages et des expressions faciales 3D est devenue un domaine actif de recherche ces dernières années. Plusieurs méthodes ont été développées en utilisant des images 2D pour traiter ces problèmes. Cependant, ces méthodes présentent un certain nombre de limitations dépendantes à l’orientation du visage, à l’éclairage, à l’expression faciale, et aux occultations. Récemment, le développement des capteurs d’acquisition 3D a fait que les données 3D deviennent de plus en plus disponibles. Ces données 3D sont relativement invariables à l’illumin

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Breloy, Arnaud. "Algorithmes d’estimation et de détection en contexte hétérogène rang faible." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2015. http://www.theses.fr/2015SACLN021/document.

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Abstract:

Une des finalités du traitement d’antenne est la détection et la localisation de cibles en milieu bruité. Dans la plupart des cas pratiques, comme par exemple le RADAR ou le SONAR actif, il faut estimer dans un premier temps les propriétés statistiques du bruit, et plus précisément sa matrice de covariance ; on dispose à cette fin de données secondaires supposées identiquement distribuées. Dans ce contexte, les hypothèses suivantes sont généralement formulées : bruit gaussien, données secondaires ne contenant que du bruit, et bien sûr matériels fonctionnant parfaitement. Il est toutefois connu

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14

Allez, Romain. "Chaos multiplicatif Gaussien, matrices aléatoires et applications." Phd thesis, Université Paris Dauphine - Paris IX, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00780270.

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Abstract:

Dans ce travail, nous nous sommes intéressés d'une part à la théorie du chaos multiplicatif Gaussien introduite par Kahane en 1985 et d'autre part à la théorie des matrices aléatoires dont les pionniers sont Wigner, Wishart et Dyson. La première partie de ce manuscrit contient une brève introduction à ces deux théories ainsi que les contributions personnelles de ce manuscrit expliquées rapidement. Les parties suivantes contiennent les textes des articles publiés [1], [2], [3], [4], [5] et pré-publiés [6], [7], [8] sur ces résultats dans lesquels le lecteur pourra trouver des développements plu

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15

Ieng, Sio-Song. "Méthodes robustes pour la détection et le suivi des marquages." Paris 6, 2004. http://www.theses.fr/2004PA066547.

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16

Taylor, Abigael. "Traitements SAR multivoies pour la détection de cibles mobiles." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016SACLN048/document.

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Abstract:

Le Synthetic Aperture Radar (SAR) aéroporté permet d’obtenir des images hautes résolutions, en compensant un déphasage lié au déplacement de l’avion. Il n’est cependant pas adapté à l’imagerie des cibles mobiles, celles-ci introduisant un déphasage supplémentaire, dépendant de leur vitesse et de leur accélération. En utilisant un système SAR multivoies, il est cependant possible de réaliser des traitements adaptés aux cibles mobiles, dont les principes sont proches du Space-Time Adaptive Processing (STAP). Le Synthetic Aperture Radar (SAR) aéroporté permet d’obtenir des images hautes résolutio

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Chabot, Vincent. "Etude de représentations parcimonieuses des statistiques d'erreur d'observation pour différentes métriques. Application à l'assimilation de données images." Thesis, Grenoble, 2014. http://www.theses.fr/2014GRENM094/document.

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Abstract:

Les dernières décennies ont vu croître en quantité et en qualité les données satellites. Au fil des ans, ces observations ont pris de plus en plus d'importance en prévision numérique du temps. Ces données sont aujourd'hui cruciales afin de déterminer de manière optimale l'état du système étudié, et ce, notamment car elles fournissent des informations denses et de qualité dansdes zones peu observées par les moyens conventionnels. Cependant, le potentiel de ces séquences d'images est encore largement sous–exploitée en assimilation de données : ces dernières sont sévèrement sous–échantillonnées,

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18

Grisel, Richard. "Détectabilité du nombre de sources en sonar." Rouen, 1987. http://www.theses.fr/1987ROUES011.

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Abstract:

Etude et expérimentation sur signaux réels d'une méthode non linéaire de détection de sources. La méthode consiste à calculer le rang de la matrice des covariances d'espérance conditionnelle, celui-ci donnant le nombre de sources. Réalisation de la carte d'interface spécialisée pour l'acquisition des signaux

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19

Cissokho, Youssouph. "Extremal Covariance Matrices." Thesis, Université d'Ottawa / University of Ottawa, 2018. http://hdl.handle.net/10393/37124.

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Abstract:

The tail dependence coefficient (TDC) is a natural tool to describe extremal dependence. Estimation of the tail dependence coefficient can be performed via empirical process theory. In case of extremal independence, the limit degenerates and hence one cannot construct a test for extremal independence. In order to deal with this issue, we consider an analog of the covariance matrix, namely the extremogram matrix, whose entries depend only on extremal observations. We show that under the null hypothesis of extremal independence and for finite dimension d ≥ 2, the largest eigenvalue of the sample

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Morvan, Marie. "Modèles de régression pour données fonctionnelles hétérogènes : application à la modélisation de données de spectrométrie dans le moyen infrarouge." Thesis, Rennes 1, 2019. http://www.theses.fr/2019REN1S097.

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Abstract:

Dans de nombreux domaines d’application, les données récoltées correspondent à des courbes. Ce travail se concentre sur l’analyse de courbes de spectrométrie, constituées de plusieurs centaines de variables ordonnées, correspondant chacune à une valeur d’absorbance associée aux nombres d’ondes mesurés. Dans ce contexte, une méthode de traitement statistique automatique est développée, avec pour objectif la construction d’un modèle de prédiction prenant en compte l’hétérogénéité des données observées. Plus particulièrement, un modèle de diagnostic d’une maladie métabolique est établi à partir d

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Février, Maxime. "Liberté infinitésimale et modèles matriciels déformés." Toulouse 3, 2010. http://thesesups.ups-tlse.fr/1252/.

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Abstract:

Le travail effectué dans cette thèse concerne les domaines de la théorie des matrices aléatoires et des probabilités libres, dont on connaît les riches connexions depuis le début des années 90. Les résultats s'organisent principalement en deux parties : la première porte sur la liberté infinitésimale, la seconde sur les matrices aléatoires déformées. Plus précisément, on jette les bases d'une théorie combinatoire de la liberté infinitésimale, au premier ordre d'abord, telle que récemment introduite par Belinschi et Shlyakhtenko, puis aux ordres supérieurs. On en donne un cadre simple et généra

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Phan, Duy Nhat. "Algorithmes basés sur la programmation DC et DCA pour l’apprentissage avec la parcimonie et l’apprentissage stochastique en grande dimension." Thesis, Université de Lorraine, 2016. http://www.theses.fr/2016LORR0235/document.

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Abstract:

De nos jours, avec l'abondance croissante de données de très grande taille, les problèmes de classification de grande dimension ont été mis en évidence comme un challenge dans la communauté d'apprentissage automatique et ont beaucoup attiré l'attention des chercheurs dans le domaine. Au cours des dernières années, les techniques d'apprentissage avec la parcimonie et l'optimisation stochastique se sont prouvées être efficaces pour ce type de problèmes. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur le développement des méthodes d'optimisation pour résoudre certaines classes de problèmes concernant

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Fevrier, Maxime. "Liberté infinitésimale et modèles matriciels déformés." Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00567800.

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Abstract:

Le travail effectué dans cette thèse concerne les domaines de la théorie des matrices aléatoires et des probabilités libres, dont on connaît les riches connexions depuis le début des années 90. Les résultats s'organisent principalement en deux parties : la première porte sur la liberté infinitésimale, la seconde sur les matrices aléatoires déformées. Plus précisément, on jette les bases d'une théorie combinatoire de la liberté infinitésimale, au premier ordre d'abord, telle que récemment introduite par Belinschi et Shlyakhtenko, puis aux ordres supérieurs. On en donne un cadre simple et généra

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Kang, Xiaoning. "Contributions to Large Covariance and Inverse Covariance Matrices Estimation." Diss., Virginia Tech, 2016. http://hdl.handle.net/10919/82150.

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Abstract:

Estimation of covariance matrix and its inverse is of great importance in multivariate statistics with broad applications such as dimension reduction, portfolio optimization, linear discriminant analysis and gene expression analysis. However, accurate estimation of covariance or inverse covariance matrices is challenging due to the positive definiteness constraint and large number of parameters, especially in the high-dimensional cases. In this thesis, I develop several approaches for estimating large covariance and inverse covariance matrices with different applications. In Chapter 2, I co

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Bidon, Stéphanie. "Estimation et détection en milieu non-homogène : application au traitement spatio-temporel adaptatif." Phd thesis, Toulouse, INPT, 2008. http://oatao.univ-toulouse.fr/7737/1/bidon.pdf.

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Abstract:

Pour un radar aéroporté, la détection de cibles nécessite, de par la nature du fouillis de sol, la mise en place d'un filtre spatio-temporel adaptatif (STAP). Les détecteurs basés sur l'hypothèse d'un milieu homogène sont souvent mis à mal dans un environnement réel, où les caractéristiques du fouillis peuvent varier significativement en distance et en angle. Diverses stratégies existent pour contrer les effets délétères de l'hétérogénéité. La thèse propose d'approfondir deux de ces stratégies. Plus précisément, un nouveau modèle d'environnement est présenté dans un contexte Bayésien : il intè

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Guigues, Vincent. "Inférence statistique pour l'optimisation stochastique : applications en finance et en gestion de production." Phd thesis, Université Joseph Fourier (Grenoble), 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00098287.

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Abstract:

L'objet de cette thèse est de modéliser et analyser des problèmes d'optimisation stochastique et de proposer des méthodes de résolution pour ces problèmes.<br />Dans une première partie, on considère des problèmes d'allocation d'actifs se formulant comme des problèmes d'optimisation convexes. La fonction coût et les contraintes dépendent d'un paramètre multidimensionnel inconnu. On montre, sous l'hypothèse d'homogénéité temporelle locale pour le processus des rendements, que l'on peut construire des approximations du problème original se servant d'une estimation adaptative du paramètre inconnu

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Avanesov, Valeriy. "Dynamics of high-dimensional covariance matrices." Doctoral thesis, Humboldt-Universität zu Berlin, 2018. http://dx.doi.org/10.18452/18801.

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Abstract:

Wir betrachten die Detektion und Lokalisation von plötzlichen Änderungen in der Kovarianzstruktur hochdimensionaler zufälliger Daten. Diese Arbeit schlägt zwei neuartige Ansätze für dieses Problem vor. Die Vorgehensweise beinhaltet im Wesentlichen Verfahren zum Test von Hypothesen, welche ihrerseits die Wahl geeigneter kritischer Werte erfordern. Dafür werden Kalibrierungsschemata vorgeschlagen, die auf unterschiedlichen Nichtstandard-Bootstrap-Verfahren beruhen. Der eine der beiden Ansätze verwendet Techniken zum Schätzen inverser Kovarianzmatrizen und ist durch Anwendungen in der neurowissen

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Ibrahim, Jean-Paul. "Grandes déviations pour des modèles de percolation dirigée et des matrices aléatoires." Phd thesis, Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00577242.

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Abstract:

Durant cette thèse, on a étudié essentiellement deux modèles aléatoires qui, malgré leur différence apparente, cachent un intérêt commun et mettent en évidence des phénomènes mathématiques et physiques communs. Le modèle de percolation de dernier passage dans le plan (last-passage directed percolation model ou LPP) est un modèle de percolation orientée bidimensionnel. Il fait partie d'une vaste liste de modèles de croissance et sert à modéliser des phénomènes dans des domaines variés. Dans la première partie de cette thèse, on s'est intéressé essentiellement aux propriétés de grandes déviation

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29

Ibrahim, Jean-Paul. "Grandes déviations pour des modèles de percolation dirigée & pour des matrices aléatoires." Toulouse 3, 2010. http://thesesups.ups-tlse.fr/1250/.

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Abstract:

Durant cette thèse, on a étudié essentiellement deux modèles aléatoires qui, malgré leur différence apparente, cachent un intérêt commun et mettent en évidence des phénomènes mathématiques et physiques communs. Le modèle de percolation de dernier passage dans le plan (last-passage directed percolation model ou LPP) est un modèle de percolation orientée bidimensionnel. Il fait partie d'une vaste liste de modèles de croissance et sert à modéliser des phénomènes dans des domaines variés. Dans la première partie de cette thèse, on s'est intéressé essentiellement aux propriétés de grandes déviation

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Dellagi, Hatem. "Estimations paramétrique et non paramétrique des données manquantes : application à l'agro-climatologie." Paris 6, 1994. http://www.theses.fr/1994PA066546.

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Abstract:

Dans ce travail nous proposons deux méthodes d'estimation des données manquantes. Dans le cas de l'estimation paramétrique et afin de résoudre le problème par la prévision, nous exploitons l'estimateur décale (E. D) de la partie autorégressive d'un modèle ARMA scalaire pour estimer la matrice de covariance In dont la consistance forte est prouvée sous des conditions ayant l'avantage de s'exprimer en fonction des trajectoires et identifier les coefficients de la partie moyenne mobile et la variance du bruit blanc. En analyse des correspondances et afin d'estimer les données manquantes d'un tabl

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31

Ohlson, Martin. "Studies in Estimation of Patterned Covariance Matrices." Doctoral thesis, Linköpings universitet, Matematisk statistik, 2009. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-18519.

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Abstract:

Many testing, estimation and confidence interval procedures discussed in the multivariate statistical literature are based on the assumption that the observation vectors are independent and normally distributed. The main reason for this is that often sets of multivariate observations are, at least approximately, normally distributed. Normally distributed data can be modeled entirely in terms of their means and variances/covariances. Estimating the mean and the covariance matrix is therefore a problem of great interest in statistics and it is of great significance to consider the correct statis

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Yekollu, Srikar. "Graph Based Regularization of Large Covariance Matrices." The Ohio State University, 2009. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1237243768.

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Rizzato, Matteo. "Non-Gaussian cosmology : theoretical and statistical challenges for modern galaxy surveys." Thesis, Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS334.

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Abstract:

Nous détaillons dans cette thèse les différentes étapes nécessaires l’implémentation numérique optimale du calcul de la vraisemblance des paramètres cosmologiques appliqué aux relevés modernes de lentillage gravitationnel faible des grandes structures. En particulier, nous nous concentrons sur la détection conjointe du spectre de puissance et du bispectre du lentillage gravitationnel faible. Pour ce faire, nous avons relevé les défis numériques requis par une analyse complète. Dans un premier temps, nous dressons l'état de l'art nécessaire à la compréhension du formalisme de la sonde cosmologi

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Pascal, Frédéric. "Détection et Estimation en Environnement non Gaussien." Phd thesis, Université de Nanterre - Paris X, 2006. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00128438.

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Abstract:

Dans le contexte très général de la détection radar, les détecteurs classiques, basés sur l'hypothèse d'un bruit Gaussien, sont souvent mis en défaut dès lors que l'environnement (fouillis de sol, de mer) devient inhomogène, voire impulsionnel, s'écartant très vite du modèle Gaussien. Des modèles physiques de fouillis basés sur les modèles de bruit composé (SIRP, Compound Gaussian Processes) permettent de mieux représenter la réalité (variations spatiales de puissance et nature de fouillis, transitions, ...). Ces modèles dépendent cependant de paramètres (matrice de covariance, loi de texture,

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Passemier, Damien. "Inférence statistique dans un modèle à variances isolées de grande dimension." Phd thesis, Université Rennes 1, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00780492.

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Abstract:

Cette thèse s'intéresse à l'estimation statistique dans un modèle à variances isolées (modèle spike) de grande dimension. La théorie des matrices aléatoires permet de prendre en compte cette spécificité, puisque la plupart des résultats limites s'appliquent aux matrices dont la taille tend vers l'infini. Une part importante de ces résultats concerne la matrice de covariance empirique. Dans un premier temps, nous nous intéressons à l'estimation du nombre de facteurs/spikes. La différence de comportement des valeurs propres de la matrice de covariance empirique, selon que l'on considère celles c

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36

Accardo, Jérôme. "Valeurs propres des matrices de Toeplitz et matrices de covariance de processus." Lille 1, 1991. http://www.theses.fr/1991LIL10123.

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Gunay, Melih. "Representation Of Covariance Matrices In Track Fusion Problems." Master's thesis, METU, 2007. http://etd.lib.metu.edu.tr/upload/12609026/index.pdf.

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Abstract:

Covariance Matrix in target tracking algorithms has a critical role at multi- sensor track fusion systems. This matrix reveals the uncertainty of state es- timates that are obtained from diferent sensors. So, many subproblems of track fusion usually utilize this matrix to get more accurate results. That is why this matrix should be interchanged between the nodes of the multi-sensor tracking system. This thesis mainly deals with analysis of approximations of the covariance matrix that can best represent this matrix in order to efectively transmit this matrix to the demanding site. Kullback-Leib

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Sivapalan, Ajani. "Estimating covariance matrices in a portfolio allocation problem." Thesis, Imperial College London, 2012. http://hdl.handle.net/10044/1/39390.

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Kim, Myung Geun. "Models for the covariance matrices of several groups /." The Ohio State University, 1991. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1487758680162533.

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Keller, Gaëlle. "Génération et caractérisation d'états intriqués en variables continues." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00265679.

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Abstract:

Cette thèse est consacrée à l'étude expérimentale et théorique des corrélations quantiques en variables continues.<br />La question de la caractérisation de ces corrélations est largement abordée, en particulier dans le cas des états gaussiens. Le formalisme mathématique des matrices de covariance, particulièrement adapté à cette étude, est développé ; et les différents critères existants sont répertoriés.<br />Ces critères permettent de caractériser le degré d'intrication des faisceaux générés par le dispositif expérimental au cœur de cette thèse : un Oscillateur Paramétrique Optique auto-ver

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Monsivais, Miguel. "Using an Eigenvalue Distribution to Compare Covariance Structure Matrices." Thesis, University of North Texas, 1989. https://digital.library.unt.edu/ark:/67531/metadc331934/.

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Nzabanita, Joseph. "Bilinear and Trilinear Regression Models with Structured Covariance Matrices." Doctoral thesis, Linköpings universitet, Matematisk statistik, 2015. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-118089.

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Abstract:

This thesis focuses on the problem of estimating parameters in bilinear and trilinear regression models in which random errors are normally distributed. In these models the covariance matrix has a Kronecker product structure and some factor matrices may be linearly structured. The interest of considering various structures for the covariance matrices in different statistical models is partly driven by the idea that altering the covariance structure of a parametric model alters the variances of the model’s estimated mean parameters. Firstly, the extended growth curve model with a linearly struc

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ALHARBI, YOUSEF S. "RECOVERING SPARSE DIFFERENCES BETWEEN TWO HIGH-DIMENSIONAL COVARIANCE MATRICES." Kent State University / OhioLINK, 2017. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=kent1500392318023941.

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Kalaitzis, Alfredo. "Learning with structured covariance matrices in linear Gaussian models." Thesis, University of Sheffield, 2013. http://etheses.whiterose.ac.uk/4038/.

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Abstract:

We study structured covariance matrices in a Gaussian setting for a variety of data analysis scenarios. Despite its simplistic nature, we argue for the broad applicability of the Gaussian family through its second order statistics. We focus on three types of common structures in the machine learning literature: covariance functions, low-rank and sparse inverse covariances. Our contributions boil down to combin- ing these structures and designing algorithms for maximum-likelihood or MAP fitting: for instance, we use covariance functions in Gaus- sian processes to encode the temporal structure i

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Youssef, Pierre, and Pierre Youssef. "Invertibilité restreinte, distance au cube et covariance de matrices aléatoires." Phd thesis, Université Paris-Est, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00952297.

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Abstract:

Dans cette thèse, on aborde trois thèmes : problème de sélection de colonnes dans une matrice, distance de Banach-Mazur au cube et estimation de la covariance de matrices aléatoires. Bien que les trois thèmes paraissent éloignés, les techniques utilisées se ressemblent tout au long de la thèse. Dans un premier lieu, nous généralisons le principe d'invertibilité restreinte de Bourgain-Tzafriri. Ce résultat permet d'extraire un "grand" bloc de colonnes linéairement indépendantes dans une matrice et d'estimer la plus petite valeur singulière de la matrice extraite. Nous proposons ensuite un algor

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Fisher, Thomas J. "On the testing and estimation of high-dimensional covariance matrices." Connect to this title online, 2009. http://etd.lib.clemson.edu/documents/1263408675/.

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Nzabanita, Joseph. "Estimation in Multivariate Linear Models with Linearly Structured Covariance Matrices." Licentiate thesis, Linköpings universitet, Matematiska institutionen, 2012. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-78845.

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Abstract:

This thesis focuses on the problem of estimating parameters in multivariate linear models where particularly the mean has a bilinear structure and the covariance matrix has a linear structure. Most of techniques in statistical modeling rely on the assumption that data were generated from the normal distribution. Whereas real data may not be exactly normal, the normal distributions serve as a useful approximation to the true distribution. The modeling of normally distributed data relies heavily on the estimation of the mean and the covariance matrix. The interest of considering various structur

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Youssef, Pierre. "Invertibilité restreinte, distance au cube et covariance de matrices aléatoires." Thesis, Paris Est, 2013. http://www.theses.fr/2013PEST1022/document.

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Abstract:

Dans cette thèse, on aborde trois thèmes : problème de sélection de colonnes dans une matrice, distance de Banach-Mazur au cube et estimation de la covariance de matrices aléatoires. Bien que les trois thèmes paraissent éloignés, les techniques utilisées se ressemblent tout au long de la thèse. Dans un premier lieu, nous généralisons le principe d'invertibilité restreinte de Bourgain-Tzafriri. Ce résultat permet d'extraire un "grand" bloc de colonnes linéairement indépendantes dans une matrice et d'estimer la plus petite valeur singulière de la matrice extraite. Nous proposons ensuite un algor

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Basmaji, Riad. "Etude des réseaux géodésiques réguliers : matrice de covariance des réseaux réguliers finis de type nivellement : application de la méthode de la transformée de Fourier à l'analyse : application de la méthode de la transformée de Fourier à l'analyse des réseaux réguliers infinis à une et deux variables." Observatoire de Paris, 1989. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01958574.

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Abstract:

Les réseaux réguliers géodésiques bidimensionnels résultent d'un modèle d'observations répété identiquement aux nuds d'un maillage irrégulier d'un plan : observations de dénivelées (nivellement), d'angles (triangulation) ou de distances (trilatération), dont le traitement par la méthode classique des moindres carrés conduit à larésolution d'équations normales qui s'identifient à des équations aux différences que l'on retrouve dans les théories du potentiel discret en physique mathématique (notamment l'équation discrète de poisson). Après un rappel des formules du potentiel logarithmique contin

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Tian, Peng. "Asymptotiques et fluctuations des plus grandes valeurs propres de matrices de covariance empirique associées à des processus stationnaires à longue mémoire." Thesis, Paris Est, 2018. http://www.theses.fr/2018PESC1131/document.

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Abstract:

Les grandes matrices de covariance constituent certainement l’un des modèles les plus utiles pour les applications en statistiques en grande dimension, en communication numérique, en biologie mathématique, en finance, etc. Les travaux de Marcenko et Pastur (1967) ont permis de décrire le comportement asymptotique de la mesure spectrale de telles matrices formées à partir de N copies indépendantes de n observations d’une suite de variables aléatoires iid et sa convergence vers une distribution de probabilité déterministe lorsque N et n convergent vers l’infini à la même vitesse. Plus récemment,

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