Titre : | Estimation robuste de la régression |
Auteurs : | Benziadi Fatima, Directeur de thèse ; Souci Samira, Auteur |
Type de document : | texte imprimé |
Editeur : | université Dr mouley tahar, Faculté des Sciences, Saida, Algerie : Alger: univ-saida, 2018 |
ISBN/ISSN/EAN : | SCT01541 |
Format : | 57p / 21cm27cm |
Langues: | Français |
Mots-clés: | Mathématique ; aberrante ; robustesse |
Résumé : |
Le travail présenté concerne un problème de régression, qui devient difficile à ré- soudre lorsque les données sont bruitées. Le cas de la méthode des moindres carrés en est le meilleur exemple : une seule donnée érronée suffit à biaiser l’estimation des paramètres. L’utilisation de méthodes de régression robustes s’avère donc être une nécessité afin d’obtenir une estimation fiable des paramètres. Ces méthodes de régression tirent leur robustesse de différents outils qui aident à détecter les points aberrants, à diminuer leurs influences. Nous venons de parcourir les familles de méthodes de régression robustes, nous avons présenté les plus connues dans deux cas : lineaire et non para- métrique. |
Note de contenu : |
Introduction 1 Introduction à la notion de valeur aberrante et robustesse 2 Quelques estimateurs robustes de la régression linéaire 3 Estimation robuste de la régression non paramétrique 4 Application sur des données réelles Conclusion |
Exemplaires (1)
Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
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SCT01541 | TMMS00341 | Livre | Magasin des Ouvrages | inconnu | Libre accès Disponible |