Browsing by Author "Encadreur: ATTOUCH Mohammed Kadi"

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    Contribution à la régression non paramétrique fonctionnelle robuste pour des données manquantes et ses applications
    (2021-07-07) FETITAH Omar; Encadreur: ATTOUCH Mohammed Kadi; Encadreur: RIGHI Ali
    الملخص بالعربية في هذه الرسالة، قمنا بدراسة بعض خصائص مقاربة في الإحصائيات اللامعلمية للبيانات الدالية غير الكاملة. بتعبير أدق، نحن مهتمون بالانحدار المتين والنسبي الذي نبني من أجله المقدرات ونقوم بدراسة نمط التقارب في النموذج البيانات الخاضعة للرقابة أو المفقودة. ندرس أولاً خصائص المقاربة لمقدر غير معلمي لانحدار الخطأ النسبي في ضوء متغير دالي، عندما يكون متغير الاستجابة غير دالي وخاضع للرقابة على اليمين، في حالة الانفصال العشوائي أو الارتباط من نوع α. و بعد ذلك، يبدو من الممكن لنا دراسة النموذج المتين، في حالة الاستجابة العددية المفقودة (MAR)، في كلتا الحالتين، بدون ومع معامل مقياس غير معروف. Résumé (Français): Dans cette thèse, nous étudions les propriétés asymptotiques des paramètres fonctionnels en statistique non paramétrique pour des données incomplètes. Plus précisément,nous nous intéressons à la régression robuste et relative pour lesquelles nous construisonsdes estimateurs et nous étudions le comportement asymptotique dans le modèle censuréet manquantes.Nous avons d’abord étudié les propriétés asymptotiques d’un estimateur non paramétriquede la régression d’erreur relative étant donné une variable explicative fonctionnelle, lorsquela réponse scalaire est censurée à droite, dans les cas i.i.d. et α-mélange. Ensuite, il nous semble possible d’étudier le modèle robuste, dans le cas d’une réponsescalaire manquante (MAR), dans les deux cas, sans et avec paramètre d’échelle inconnu. Résumé (Anglais) : In this thesis, we study the asymptotic properties of functional parameters in nonparametric statistics for incomplete data. More precisely, we are interested in the robust and relative regression for which we build estimators, and we study the asymptotic behavior in the censored and missing model. We first studied, the asymptotic properties of a nonparametric estimator of the relative error regression given a functional explanatory variable, when the scalar response is right censored, in the i.i.d. case and α-mixing case. Then, it seems possible to us to study the robust model, in the case of a scalar missing at random (MAR) response, for both cases, without and with unknown scale parameter.
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    Estimation non paramétrique de quelques modèles statistique pour des données de type surrogate
    (2022-11-24) METMOUS Imane; Encadreur: ATTOUCH Mohammed Kadi; Co-Encadreur: RIGHI Ali
    :الملخص بالعربية في هذه الأطروحة نحن مهتمون بالتقدير اللامعلمي لوظيفة التوزيع الشرطي لمتغير توضيحي وظيفي ومتغير استجابة حقيقي غير مكتمل (لكن مع وجود قيم بديلة (بيانات بديلة)) لقد بدأنا في بناء مقدر لعامل الانحدار من خلال استبدال الإجابات المفقودة بالبيانات البديلة. ثم أنشأنا الخصائص المقاربة للمقدر المركب ، ثم طبقنا النتائج التي تم الحصول عليها على البيانات المحاكاة Résumé (Français): Dans cette thèse on s’intéresse à l’estimation non paramétrique de la fonction répartition conditionnelle pour une variable explicative fonctionnelle et variable réponse réelle incomplète (mais ayant des valeurs de substitution (surrogate data)).Nous avons commencé à construire un estimateur de l’opérateur de régression en remplaçant les réponses manquantes par les données de substitution. Nous avons établi ensuite des propriétés asymptotiques de l’estimateur construit, Puis, nous avons appliquées résultats obtenus sur des données simulées
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    Estimation non paramétrique locale linéaire par k plus proches voisins
    (2018-04-07) RAFAA Fatima Zohra; Encadreur: ATTOUCH Mohammed Kadi; Co-Encadreur: LAKSACI Ali
    Résumé (Français et/ou Anglais) : Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'estimation non paramétrique de la fonction de régression d'une variable réponse réelle conditionnée par une variable explicative fonctionnelle. Dans le premier cas, nous avons traité l'estimateur locale linéaire étudiée par Barrientos(2007). Ensuite, nous avons étudié ses propriétés asymptotiques, où nous avons obtenu des propriétés de convergence uniformes sur la largeur de la fenêtre avec des applications simulées. Il est à noter que les vitesses de convergence ont été mentionnées. Dans la deuxième partie, nous avons construit un nouvel estimateur par la combinaison de la méthode locale linéaire et la méthode kNN. Comme résultats asymptotiques nous avons établi la vitesse de convergence presque complète ponctuelle et uniforme sur le nombre de voisins k. Dans la troisiéme partie, en gardant le méme estimateur que nous avons construit puis nous étudions la converge uniforme présque complete sur le nombre de voisins et sur l'ensemble SF.