Nous utilisons des cookies pour améliorer votre expérience. Pour nous conformer à la nouvelle directive sur la vie privée, nous devons demander votre consentement à l’utilisation de ces cookies. En savoir plus.
Estimation utilisant les polynômes de Bernstein
Academiques - EAN : 9783841623010
Édition papier
EAN : 9783841623010
Paru le : 1 sept. 2018
59,90 €
56,78 €
Epuisé
Pour connaître votre prix et commander, identifiez-vous
Manquant sans date
Notre engagement qualité
-
Livraison gratuite
en France sans minimum
de commande -
Manquants maintenus
en commande
automatiquement -
Un interlocuteur
unique pour toutes
vos commandes -
Toutes les licences
numériques du marché
au tarif éditeur -
Assistance téléphonique
personalisée sur le
numérique -
Service client
Du Lundi au vendredi
de 9h à 18h
- EAN13 : 9783841623010
- Réf. fournisseur : 5676813
- Editeur : Academiques
- Date Parution : 1 sept. 2018
- Disponibilite : Manque sans date
- Barème de remise : NS
- Nombre de pages : 96
- Format : H:220 mm L:150 mm E:6 mm
- Poids : 154gr
- Interdit de retour : Retour interdit
- Résumé : Ce travail porte sur la présentation des estimateurs de Bernstein qui sont des alternatives récentes aux différents estimateurs classiques des fonctions de répartition et de densité. Plus précisément, nous étudions leurs différentes propriétés et les comparons à celles de la fonction de répartition empirique et à celles de l'estimateur obtenu par la méthode du noyau. Nous déterminons une expression asymptotique des deux premiers moments de l'estimateur de Bernstein pour la fonction de répartition. Comme pour les estimateurs classiques, nous montrons que cet estimateur véri e la propriété de Chung-Smirnov sous certaines conditions. Nous montrons ensuite que l'estimateur de Bernstein est meilleur que la fonction de répartition empirique en terme d'erreur quadratique moyenne. En s'intéressant au comportement asymptotique des estimateurs de Bernstein, pour un choix convenable du degré du polynôme, nous montrons que ces estimateurs sont asymptotiquement normaux. Des études numériques sur quelques distributions classiques nous permettent de con rmer que les estimateurs de Bernstein peuvent être préférables aux estimateurs classiques.
- Biographie : Je suis né en 1984 dans une petite localité au nord-ouest du Cameroun. Mais c'est à Yaoundé que je commence mes études. Je m'intéresse très tôt aux nombres et à leur utilité. Je finis par passer un baccalauréat scientifique qui m'ouvre les portes à l'Université. Je m'intéresse tout particulièrement au coté computationnel de l'analyse statistique.
