Convergence presque complète des suites de variables aléatoires dépendantes, Applications aux modèles autorégressifs non linéaires.

Thumbnail Image
Date
2018-09-17
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
الملخص (بالعربية) تتألف الأطروحة من أربع فصول، نبين في الفصل الأول المبادئ العامة لتحليل السلاسل الزمنية وأهدافه، ثم في الفصل الثاني قمنا بإنشاء تفاوت تركيز جديد وتقارب كامل للمجموعات المرجحة لمصفوفات المتغيرات العشوائية التي تعتمد على الصفوف السلبية الخطية على التوالي، أما في الفصل الثالث فقد قمنا بعرض تقارب شبه كامل لمتواليات المتغيرات العشوائية التابعة مع التطبيق إلى وضع العمليات غير الخطية الذاتية، وفي الفصل الرابع والأخير قمنا بعرض تقارب شبه كامل من قيمة عملية التنازل التلقائي "الهيلبيري" من أجل واحد. Résumé (Français et/ou Anglais) : Abstract The dissertation is composed of four chapters. In the first chapter, we explain the basic notions and highlight some of the objectives of time series analysis. In chapter two, we study a new concentration inequality and complete convergence of weighted sums for arrays of row-wise linearly negative quadrant dependent random variables, then in chapter three we demonstrate almost complete convergence of dependant random variables sequences with application to non-linear autoregressive processes model. Regarding the fourth and last chapter, we discuss the almost complete convergence of the value of the process of autoregressive Hilbertian of order one.
Description
Doctorat en Sciences
Keywords
Citation