Estimation de la fonction de régression avec des données manquantes
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Estimation de la fonction de régression avec des données manquantes

CHAYMA DAAYEB

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Estimation Non-Paramétrique

Dans ce livre, nous nous intéressons à l’estimation non-paramétrique de la fonction de régression en présence de données manquantes par la méthode du noyau.

Nous proposons des algorithmes stochastiques d’estimation semi-récursive de la fonction de régression et présentons également deux méthodes d’imputation des données manquantes par régression : la méthode d’imputation simple et la méthode d’imputation par le score de probabilité.

Nous développons aussi et présentons soigneusement le comportement asymptotique des estimateurs proposés.

Format : Papier

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Quantité
Disponible

Chayma DAAYEB, Docteur en Mathématiques Appliquées (Biostatistique)Ecole Nationale d'Ingénieurs de Tunis - ENIT.

LAMSIN & Université de Montpellier.


Fiche technique

Auteur
CHAYMA DAAYEB
Langue
Français
Éditeur
Éditions universitaires européennes
Année
2019
Pages
100
Pays
Tunisie Tunisie

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