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Dissertations / Theses

Academic literature on the topic 'Schéma de régression de type Monte-Carlo'

Author: Grafiati

Published: 1 June 2024

Last updated: 31 July 2025

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Journal articles on the topic "Schéma de régression de type Monte-Carlo"

1

Dagenais, Marcel G., and Denyse L. Dagenais. "L’estimation de modèles de régression linéaire autorégressifs avec erreurs résiduelles autocorrélées et erreurs sur les variables." Contributions économétriques 73, no. 1-2-3 (2009): 507–23. http://dx.doi.org/10.7202/602237ar.

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Abstract:

RÉSUMÉ Nous présentons, pour des modèles de séries chronologiques, une méthode d’estimation qui tient compte de la présence d’erreurs de mesure sur les données, lorsque ces erreurs ne sont pas autocorrélées. L’approche suggérée utilise des valeurs décalées des variables indépendantes comme variables instrumentales. Nous employons l’estimateur convergent proposé par Fuller (1987) et comparons analytiquement les erreurs quadratiques moyennes de cet estimateur avec celles d’un estimateur similaire qui ne tiendrait pas compte des erreurs de mesure. Finalement, nous rapportons, à partir d’un échant

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2

Senou, Marcel, and L. Dempfle. "Simulation Monte-Carlo pour évaluer l’impact des schémas MOET adultes chez les bovins Somba." Revue d’élevage et de médecine vétérinaire des pays tropicaux 61, no. 2 (2008): 115. http://dx.doi.org/10.19182/remvt.9997.

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Abstract:

L’impact de la technique de superovulation et du transfert d’embryons (MOET) sur la performance de la race Somba a été évalué à l’aide de simulations du type Monte-Carlo. Des schémas MOET adultes en noyaux fermés ont été simulés et soumis à 20 générations consécutives de sélection en supposant une capacité fixe de testage de 512 femelles connues pour leurs performances laitières, un taux de succès de 70 p. 100 pour le transfert, un taux de survie de 70 p. 100 chez les embryons et des tailles variables de familles (nD = 4, 8, 16). Les valeurs additives génétiques des candidats ont été estimées

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Dissertations / Theses on the topic "Schéma de régression de type Monte-Carlo"

1

Izydorczyk, Lucas. "Probabilistic backward McKean numerical methods for PDEs and one application to energy management." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2021. http://www.theses.fr/2021IPPAE008.

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Abstract:

Cette thèse s'intéresse aux équations différentielles stochastiques de type McKean(EDS) et à leur utilisation pour représenter des équations aux dérivées partielles (EDP) non linéaires. Ces équations ne dépendent pas seulement du temps et de la position d'une certaine particule mais également de sa loi. En particulier nous traitons le cas inhabituel de la représentation d'EDP de type Fokker-Planck avec condition terminale fixée. Nous discutons existence et unicité pour ces EDP et de leur représentation sous la forme d'une EDS de type McKean, dont l'unique solutioncorrespond à la dynamique du r

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2

Tan, Xiaolu. "Méthodes de contrôle stochastique pour le problème de transport optimal et schémas numériques de type Monte-Carlo pour les EDP." Phd thesis, Ecole Polytechnique X, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00661086.

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Abstract:

Cette thèse porte sur les méthodes numériques pour les équations aux dérivées partielles (EDP) non-linéaires dégénérées, ainsi que pour des problèmes de contrôle d'EDP non-linéaires résultants d'un nouveau problème de transport optimal. Toutes ces questions sont motivées par des applications en mathématiques financières. La thèse est divisée en quatre parties. Dans une première partie, nous nous intéressons à la condition nécessaire et suffisante de la monotonie du $\theta$-schéma de différences finies pour l'équation de diffusion en dimension un. Nous donnons la formule explicite dans le cas

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3

Baragatti, Meïli. "Sélection bayésienne de variables et méthodes de type Parallel Tempering avec et sans vraisemblance." Thesis, Aix-Marseille 2, 2011. http://www.theses.fr/2011AIX22100/document.

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Abstract:

Cette thèse se décompose en deux parties. Dans un premier temps nous nous intéressons à la sélection bayésienne de variables dans un modèle probit mixte.L'objectif est de développer une méthode pour sélectionner quelques variables pertinentes parmi plusieurs dizaines de milliers tout en prenant en compte le design d'une étude, et en particulier le fait que plusieurs jeux de données soient fusionnés. Le modèle de régression probit mixte utilisé fait partie d'un modèle bayésien hiérarchique plus large et le jeu de données est considéré comme un effet aléatoire. Cette méthode est une extension de

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4

Gagnon, Philippe. "Sélection de modèles robuste : régression linéaire et algorithme à sauts réversibles." Thèse, 2017. http://hdl.handle.net/1866/20583.

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