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dc.contributor.author |
Fettane, Rima |
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dc.contributor.author |
Boufnare, Yassmina |
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dc.contributor.author |
Abdi, Zeyneb(encadreur) |
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dc.date.accessioned |
2021-02-14T13:15:15Z |
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dc.date.available |
2021-02-14T13:15:15Z |
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dc.date.issued |
2020-07 |
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dc.identifier.uri |
http://dspace.univ-jijel.dz:8080/xmlui/handle/123456789/5892 |
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dc.description.abstract |
Les inégalités exponentielles sont trés importantes en théorie de l'estimation fonctionnelle.
Elle permettent de donner une majoration de l'erreur de l'estimation qui quantifie e la qualité de l'estimateur.
La thématique abordées dans ce travail est l'étude de grands déviations (notamment pour les processus) à partir de l'inégalité exponentielle et de la convergence presque complète, qui nous donne un bon sens pour la déviation de notre estimation dans le cas alpha mélange.
l'intérét majeur de cas outils dans les études asymptotiques est la détermination des vitesse de convergence des estimateur étudiés.
Mots Clés:Estimation non paramétrique, Les fonctions alpha mélangeants, Grand déviation des estimations dans les processus, probabilités et statistique |
fr_FR |
dc.language.iso |
fr |
fr_FR |
dc.publisher |
University of Jijel |
fr_FR |
dc.relation.ispartofseries |
;Mat.Sta.03-20 |
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dc.subject |
Mots Clés:Estimation non paramétrique, Les fonctions alpha mélangeants, Grand déviation des estimations dans les processus, probabilités et statistique |
fr_FR |
dc.title |
Estimation non paramétrique à erreur- alpha- mélange |
fr_FR |
dc.type |
Thesis |
fr_FR |
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