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Soit (X, Y ) une couple de variables aléatoires dont la fonction de répartition F(x, y) de loi conjointe . Si F 1 et F 2 sont les lois marginales de X et Y , on a F (x, y) = C(F 1 (x), F 2 (y)), oú C est une copule . Dans un premier temps, on dé[...]![]()
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Soit (X, Y ) une couple de variables aléatoires dont la fonction de répartition F(x, y) de loi conjointe . Si F 1 et F 2 sont les lois marginales de X et Y , on a F (x, y) = C(F 1 (x), F 2 (y)), oú C est une copule . Dans un premier temps, on dé[...]![]()
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A. Kandouci, Directeur de thèse ; Mekkaoui, Khadidja, Auteur | université Dr mouley tahar, Faculté des Sciences, Saida, Algerie : Alger: univ-saida | 2019![]()
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A. Kandouci, Directeur de thèse ; Mekkaoui, Khadidja, Auteur | université Dr mouley tahar, Faculté des Sciences, Saida, Algerie : Alger: univ-saida | 2019![]()
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N. Hachemi, Directeur de thèse ; Souheyla Bessadat, Auteur | université Dr mouley tahar, Faculté des Sciences, Saida, Algerie : Alger: univ-saida | 2019L’apport de notre étude concerne les deux cas indépendant et dépendant qui donne une expression explicite des termes de biais et de la variance qui caractérise par les covariances de l’estimateur construit. Dans un premier, nous nous intéréssons[...]![]()
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N. Hachemi, Directeur de thèse ; Souheyla Bessadat, Auteur | université Dr mouley tahar, Faculté des Sciences, Saida, Algerie : Alger: univ-saida | 2019L’apport de notre étude concerne les deux cas indépendant et dépendant qui donne une expression explicite des termes de biais et de la variance qui caractérise par les covariances de l’estimateur construit. Dans un premier, nous nous intéréssons[...]![]()
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En consid ́erant ces mod`ele, on peut mentionner les remarques suivants: 1. Ce mod`ele est insensible `a l’effet de la dimension, parce qu’il nous permet de transfomer le probl`eme de pr ́evision `a partir d’une variable fonctionnelle de dimensi[...]![]()
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En consid ́erant ces mod`ele, on peut mentionner les remarques suivants: 1. Ce mod`ele est insensible `a l’effet de la dimension, parce qu’il nous permet de transfomer le probl`eme de pr ́evision `a partir d’une variable fonctionnelle de dimensi[...]![]()
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On peut monsionn ́ee quelques remarques, 1. Dans le cas infin dimensionnel, la d ́egradation de la vitesse est li ́ee `a la faible concentration de la mesure de probabilit ́e de la variables explicative fonctionnelle, il s’agit d’un probl`eme de[...]![]()
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On peut monsionn ́ee quelques remarques, 1. Dans le cas infin dimensionnel, la d ́egradation de la vitesse est li ́ee `a la faible concentration de la mesure de probabilit ́e de la variables explicative fonctionnelle, il s’agit d’un probl`eme de[...]![]()
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Emmanuel Duflos, Auteur ; Philippe Vanheeghe, Auteur | Paris : Technip | Sciences et technologies | 2000Thèmes abordés : notions sur les signaux aléatoires stationnaires, estimateurs issus de l'approche classique, estimateurs issus de l'approche bayesienne.![]()
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L’une des contributions apportée à l’étude du modèle (1.2) est l’estimation spline de quantiles conditionnels. On propose de considérer le modèle (1.2) d’un point de vue de la régression sur quantiles, pour proposer une alternative à la régressi[...]![]()
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L’une des contributions apportée à l’étude du modèle (1.2) est l’estimation spline de quantiles conditionnels. On propose de considérer le modèle (1.2) d’un point de vue de la régression sur quantiles, pour proposer une alternative à la régressi[...]![]()
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Cette 5e édition actualisée propose de nouveaux exercices corrigés. Conçu pour faciliter aussi bien l'apprentissage que la révision, cet ouvrage offre une présentation simple et concise des probabilités en 24 fiches pédagogiques. Pour aller à l'[...]![]()
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Nous avons étudié dans ce travail de nouvelles familles d’estimateurs récursifs de la densité et de la régression incluant les estimateurs récursifs usuels ainsi qu’une nouvelle famille de prédicteurs non paramétrique récursifs qui permettent de[...]