Nous étudions une classe de modèles de régression non linéaires quand la variable explicative est fonctionnelle alors que la variable réponse est scalaire ou vectorielle. Nous construisons un estimateur consistant des paramètres des modèles de cette classe pour le cas de fonctions discrétisées à des positions aléatoires.ou
L'estimation et l'inférence avec un modèle de régression linéaire de grande dimension lorsque les do...
International audienceLes modèles à effets mixtes sont très largement utilisés dans de nombreux doma...
La modélisation du processus de croissance de la plante est utile aux agronomes pour les aider à for...
International audienceLes modèles polynomiaux inverses constituent une classe de modèles dont l'esti...
International audienceNous considérons dans cet exposé le problème de l’estimation non paramétrique ...
Une large classe de signaux non-stationnaires peut être modélisée efficacement au moyen de modèles d...
Num. national de thèse : 1993PA077132Dans de nombreux domaines d'application, les modèles de régress...
Document de travail de l'IME, n°20, avril 1977en ligne sur http://lara.inist.fr/bitstream/handle/233...
International audienceL'usage des modèles linéaires généralisés est universel en tarification automo...
International audienceDans cette communication, nous proposons un estimateur semi-paramétrique d'une...
National audienceLes processus à longue mémoire peuvent sérieusement compromettre l'estimation des p...
International audienceNous considérons un modèle de régression linéaire de grande dimension et plus ...
Nous étudions une classe de modèles conditionnellement hétéroscédastiques (ARCH) non linéaires. La v...
ISBN 2-7298-0842-6Cet ouvrage présente les principaux modèles statistiques dont l'objet est d'expliq...
Cet article présente le modèle linéaire généralisé englobant les techniques de modélisation telles...
L'estimation et l'inférence avec un modèle de régression linéaire de grande dimension lorsque les do...
International audienceLes modèles à effets mixtes sont très largement utilisés dans de nombreux doma...
La modélisation du processus de croissance de la plante est utile aux agronomes pour les aider à for...
International audienceLes modèles polynomiaux inverses constituent une classe de modèles dont l'esti...
International audienceNous considérons dans cet exposé le problème de l’estimation non paramétrique ...
Une large classe de signaux non-stationnaires peut être modélisée efficacement au moyen de modèles d...
Num. national de thèse : 1993PA077132Dans de nombreux domaines d'application, les modèles de régress...
Document de travail de l'IME, n°20, avril 1977en ligne sur http://lara.inist.fr/bitstream/handle/233...
International audienceL'usage des modèles linéaires généralisés est universel en tarification automo...
International audienceDans cette communication, nous proposons un estimateur semi-paramétrique d'une...
National audienceLes processus à longue mémoire peuvent sérieusement compromettre l'estimation des p...
International audienceNous considérons un modèle de régression linéaire de grande dimension et plus ...
Nous étudions une classe de modèles conditionnellement hétéroscédastiques (ARCH) non linéaires. La v...
ISBN 2-7298-0842-6Cet ouvrage présente les principaux modèles statistiques dont l'objet est d'expliq...
Cet article présente le modèle linéaire généralisé englobant les techniques de modélisation telles...
L'estimation et l'inférence avec un modèle de régression linéaire de grande dimension lorsque les do...
International audienceLes modèles à effets mixtes sont très largement utilisés dans de nombreux doma...
La modélisation du processus de croissance de la plante est utile aux agronomes pour les aider à for...