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  1. Dissertations / Theses

Academic literature on the topic 'Méthode de Lepski'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 12 February 2022

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Dissertations / Theses on the topic "Méthode de Lepski"

1

Nicolas, Klutchnikoff. "Sur l'estimation adaptative de fonctions anisotropes." Phd thesis, Université de Provence - Aix-Marseille I, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00011504.

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Abstract:
Cette thèse est consacrée à l'étude de problèmes statistiques d'estimation non paramétrique. Un signal bruité multidimensionnel est observé (par exemple une image dans le cas de la dimension deux) et nous nous fixons l'objectif de le reconstruire \emph{au mieux}.<br /><br />Pour réaliser ce but, nous nous plaçons dans le cadre de la théorie adaptative au sens minimax : nous cherchons un seul estimateur qui atteint simultanément sur chaque espace fonctionnel d'une collection la <>.<br /><br />Nous donnons un nouveau critère pour choisir une famille de normalisations optimale. Ce critère est plu
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2

Roche, Angelina. "Modélisation statistique pour données fonctionnelles : approches non-asymptotiques et méthodes adaptatives." Phd thesis, Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2014. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01023919.

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Abstract:
L'objet principal de cette thèse est de développer des estimateurs adaptatifs en statistique pour données fonctionnelles. Dans une première partie, nous nous intéressons au modèle linéaire fonctionnel et nous définissons un critère de sélection de la dimension pour des estimateurs par projection définis sur des bases fixe ou aléatoire. Les estimateurs obtenus vérifient une inégalité de type oracle et atteignent la vitesse de convergence minimax pour le risque lié à l'erreur de prédiction. Pour les estimateurs définis sur une collection de modèles aléatoires, des outils de théorie de la perturb
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3

Chagny, Gaëlle. "Estimation adaptative avec des données transformées ou incomplètes. Application à des modèles de survie." Phd thesis, Université René Descartes - Paris V, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00863141.

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Abstract:
Cette thèse présente divers problèmes d'estimation fonctionnelle adaptative par sélection d'estimateurs en projection ou à noyaux, utilisant des critères inspirés à la fois de la sélection de modèles et des méthodes de Lepski. Le point commun de nos travaux est l'utilisation de données transformées et/ou incomplètes. La première partie est consacrée à une procédure d'estimation par "déformation'', dont la pertinence est illustrée pour l'estimation des fonctions suivantes : régression additive et multiplicative, densité conditionnelle, fonction de répartition dans un modèle de censure par inter
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4

Chichignoud, Michael. "Perforamances statistiques d'estimateurs non-linéaires." Phd thesis, Université de Provence - Aix-Marseille I, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00540963.

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Abstract:
On se place dans le cadre de l'estimation non paramétrique dans le modèle de régression. Dans un premier temps, on dispose des observations Y dont la densité $g$ est connue et dépend d'une fonction de régression $f(X)$ inconnue. Dans cette thèse, cette fonction est supposée régulière, i.e. appartenant à une boule de Hölder. Le but est d'estimer la fonction $f$ à un point $y$ (estimation ponctuelle). Pour cela, nous développons un estimateur local de type {\it bayésien}, construit à partir de la densité $g$ des observations. Nous proposons une procédure adaptative s'appuyant sur la méthode de L
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5

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

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6

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<br />données bruitées spatialement inhomogènes (données dont la quantité<br />varie sur le domaine d'estimation). Le prototype d'étude est le modèle<br />de régression avec design aléatoire. Notre objectif est de comprendre<br />les conséquences du caractère inhomogène des données sur le problème<br />d'estimation dans le cadre d'étude minimax. Nous adoptons deux points<br />de vue : local et global. Du point de vue local, nous nous intéressons<br />à l'estimation de la régression en un point avec peu ou beaucoup de<br />donné
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7

Mabon, Gwennaëlle. "Estimation non-paramétrique adaptative pour des modèles bruités." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2016. http://www.theses.fr/2016USPCB020/document.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème d'estimation de densité dans le modèle de convolution. Ce cadre correspond aux modèles avec erreurs de mesures additives, c'est-à-dire que nous observons une version bruitée de la variable d'intérêt. Pour mener notre étude, nous adoptons le point de vue de l'estimation non-paramétrique adaptative qui repose sur des procédures de sélection de modèle développées par Birgé &amp; Massart ou sur les méthodes de Lepski. Cette thèse se divise en deux parties. La première développe des méthodes spécifiques d'estimation adaptative quand les variables
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