Academic literature on the topic 'Robustesse estimateur'

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Journal articles on the topic "Robustesse estimateur"

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Rivest, Louis-Paul. "De l'unicité des estimateurs robustes en régression lorsque le paramètre d'échelle et le paramètre de la régression sont estimés simultanément." Canadian Journal of Statistics 17, no. 2 (1989): 141–53. http://dx.doi.org/10.2307/3314844.

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Dissertations / Theses on the topic "Robustesse estimateur"

1

Benhmida, Saïd. "Robustesse et comportement asymptotique d'un TRA-estimateur des coefficients d'un processus ARMA (p,q)." Nancy 1, 1995. http://www.theses.fr/1995NAN10035.

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Abstract:
Le but essentiel de ce travail est de définir et étudier un estimateur robuste des coefficients d'un modèle moyenne mobile, d'ordre q entier supérieur ou égal a un. Nous commençons par établir la définition d'un estimateur (basé sur les autocovariances des résidus tronqué) pour les coefficients d'un modèle moyenne mobile d'ordre q et ses liens avec d'autres estimateurs. Après avoir introduit la notion de robustesse dans le cadre des séries chronologiques, nous étudions la robustesse de cet estimateur, ou nous montrons que sa fonction d'influence est bornée. Nous nous intéressons aussi au compo
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Houfaidi, Souad. "Robustesse et comportement asymptotique d'estimateurs des paramètres d'une série chronologique : (AR(P) et ARMA(P, Q))." Nancy 1, 1986. http://www.theses.fr/1986NAN10065.

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Abstract:
Nous définissons quelques estimateurs des paramètres d'un processus AR(P) (chapitre I), puis d'un processus ARMA(P,Q) (chapitre II). Nous étudions d'une part leurs robustesses et d'autre part leurs comportements asymptotiques (convergence presque sûre et normalité asymptotique). Nous donnons comme application (chapitre III), l'identification d'une série chronologique et recherche du M-estimateur associé
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3

Harti, Mostafa. "Estimation robuste sous un modèle de contamination non symétrique et M-estimateur multidimensionnel." Nancy 1, 1986. http://www.theses.fr/1986NAN10063.

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Abstract:
Dans cette thèse nous étudions la robustesse des estimateurs sous les deux modèles de contamination non symétrique: F::(epsilon ),X=(1-epsilon )F::(theta )+epsilon H::(X) et F::(epsilon )=(1-epsilon )F::(theta )+epsilon G. Nous étudions aussi la robustesse des M-estimateurs multidimensionnels et en particulier les M-estimateurs de régression non linéaire pour lesquels nous établissons la normalité asymptotique
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Dubost, Stéphanie. "Estimation dans les modèles localement sinusoi͏̈daux et localement harmoniques, avec application au débruitage de signaux de parole." Paris, ENST, 2001. http://www.theses.fr/2001ENST0006.

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Abstract:
Les modèles sinusoi͏̈daux, ou plus généralement formés d'une superposition de sinusoi͏̈des, jouent un rôle capital dans de nombreuses applications du traitement du signal. Très souvent cependant, les signaux ne sont pas exactement sinusoi͏̈daux, et leurs paramètres d'amplitude et/ou de phase peuvent varier dans le temps. L'analyse de tels signaux est classiquement faite en supposant que, sur des fenêtres de courte durée, le signal peut être considéré comme exactement harmonique, et en estimant les paramètres d'amplitude et de fréquence correspondants. La première contribution de cette thèse es
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5

Sart, Mathieu. "Estimation par tests." Phd thesis, Université Nice Sophia Antipolis, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00931868.

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Abstract:
Cette thèse porte sur l'estimation de fonctions à l'aide de tests dans trois cadres statistiques différents. Nous commençons par étudier le problème de l'estimation des intensités de processus de Poisson avec covariables. Nous démontrons un théorème général de sélection de modèles et en déduisons des bornes de risque non-asymptotiques sous des hypothèses variées sur la fonction à estimer. Nous estimons ensuite la densité de transition d'une chaîne de Markov homogène et proposons pour cela deux procédures. La première, basée sur la sélection d'estimateurs constants par morceaux, permet d'établi
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6

Attouch, Mohammed Kadi. "Estimation robuste de la fonction de régression pour des variables fonctionnelles." Littoral, 2009. http://www.theses.fr/2009DUNK0227.

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Abstract:
La régression robuste est une analyse de régression possédant la capacité d'être relativement insensible aux larges déviations dues à certaines observations aberrantes. Dans ce cadre, on se propose dans cette thèse d'étudier l'estimation robuste de la fonction de régression, dans le cas où les observations sont à la fois indépendantes, fortement mélangeantes et la co-variable est fonctionnelle. Dans un premier temps, on considère une suite d'observations indépendantes identiquement distribuées. Dans ce contexte, nous établissons la normalité asymptotique d'une famille d'estimateurs robuste de
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7

Hili, Ouagnina. "Contribution à l'estimation des modèles de séries temporelles non linéaires." Université Louis Pasteur (Strasbourg) (1971-2008), 1995. http://www.theses.fr/1995STR13169.

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Abstract:
Le but de la these est d'effectuer l'inference statistique d'une classe generale de modeles de series temporelles non lineaires. Notre contribution consiste d'abord a determiner des conditions assurant l'existence d'une loi stationnaire, l'existence des moments de cette loi stationnaire et la forte melangeance de tels modeles. Nous etablissons ensuite les proprietes asymptotiques de l'estimateur du minimum de distance d'hellinger du parametre d'interet. La robustesse de cet estimateur est egalement envisagee. Nous examinons aussi, via la methode des moindres carres, les proprietes asymptotique
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8

Laraqui-Houssei͏̈ni, Fouzia. "Identification du degré d'un processus autorégressif en présence de valeurs aberrantes." Grenoble 1, 1989. http://www.theses.fr/1989GRE10079.

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Abstract:
On décrit des méthodes d'identification de modèles de processus autorégressifs-moyennes mobiles et on présente les modèles de processus contamine. L'effet de la présence de valeurs aberrantes est analyse, sur l'autocorrélation et les méthodes d'identification. Un estimateur robuste de la fonction d'autocorrélation partielle est proposé, en vue de l'identification du degré d'un processus autorégressif. Un coefficient d'autocorrélation partielle est défini dans le cadre non paramétrique, base sur les statistiques de rang
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Duque, Escobar Ismael Mauricio. "Contribution à la mise en oeuvre de la commande adaptative." Grenoble INPG, 1989. http://www.theses.fr/1989INPG0007.

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Abstract:
Les systemes de commande adaptative proposes consistent en une combinaison d'une loi de commande avec modele de reference sur l'etat partiel avec un estimateur de parametres robustges vis-a-vis d'une classe de perturbations definie. Evaluation experimentale des systemes proposes
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Draskovic, Gordana. "Statistiques des estimateurs robustes pour le traitement du signal et des images." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLC069.

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Abstract:
Un des défis majeurs en traitement radar consiste à identifier une cible cachée dans un environnement bruité. Pour ce faire, il est nécessaire de caractériser finement les propriétés statistiques du bruit, en particulier sa matrice de covariance. Sous l'hypothèse gaussienne, cette dernière est estimée par la matrice de covariance empirique (SCM) dont le comportement est parfaitement connu. Cependant, dans de nombreuses applications actuelles, tels les systèmes radar modernes à haute résolution par exemple, les données collectées sont de nature hétérogène, et ne peuvent être proprement décrites
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