Sur L'estimation Non-paramétrique Et Semi-paramétrique Par Noyau Des Données Circulaires : Cas Uni-varié Et Multi-varié
Résumé: Cette thèse est dédiée à l’étude de l’estimation non-paramétrique et semi-paramétrique, par noyau circulaire de type von-Mises pour la fonction de densité de probabilité circulaire (pdf). Les propriétés statistiques (biais, variance, et l’erreur quadratique moyenne intégrée) des deux estimateurs proposés sont présentées. Le paramètre de lissage est estimé par deux approches : l’approche classique validation croisée par le maximum de vraisemblance et l’approche bayésienne globale. Deux techniques (technique TS et technique JLN) de correction du biais multiplicatif (MBC) de réduction du biais pour l’estimateur de von-Mises sont proposées dans le cas l’approche classique de validation croisée. Les performances des estimateurs de von-Mises proposés sont illustrées par une étude de simulation et des applications réelles pour des données circulaires.
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