Contribution a l'estimation fonctionnelle dans les modeles de duree

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Book Synopsis Contribution a l'estimation fonctionnelle dans les modeles de duree by : Elias Ould-Saïd

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Contributions à l'estimation fonctionnelle

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Book Synopsis Contributions à l'estimation fonctionnelle by : Philippe Vieu

Download or read book Contributions à l'estimation fonctionnelle written by Philippe Vieu and published by . This book was released on 1987 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CE TRAVAIL ABORDE LES PROBLEMES D'ESTIMATION NON PARAMETRIQUE DE PLUSIEURS FONCTIONS (REGRESSION, AUTOREGRESSION, DENSITE, FONCTION DE HASARD ET FONCTION DE REPARTITION) LORSQUE LES VARIABLES ALEATOIRES CONSTITUANT L'ECHANTILLON DE BASE NE SONT PAS NECESSAIREMENT INDEPENDANTES. LE PROBLEME DE L'ESTIMATION D'UNE FONCTION DE REGRESSION A ETE PLUS PARTICULIEREMENT ETUDIE. DES PROPRIETES DE CONVERGENCE UNIFORME DES ESTIMATEURS A NOYAU DE LA REGRESSION SONT ETABLIES. CES PROPRIETES SONT LIEES AU COMPORTEMENT ASYMPTOTIQUE D'UN PARAMETRE DE LISSAGE INTERVENANT DANS LA STRUCTURE DE L'ESTIMATEUR. LE ROLE DE CE PARAMETRE ETANT PREPONDERANT DANS LA QUALITE DE L'ESTIMATEUR, SON CHOIX SERA DETERMINANT LORS D'APPLICATIONS PRATIQUES. UNE METHODE DE SELECTION DE CE PARAMETRE, BASEE SUR LES TECHNIQUES DE VALIDATION CROISEE, EST INTRODUITE. APRES UN PREMIER RESULTAT DE CONVERGENCE, L'OPTIMALITE ASYMPTOTIQUE DE CETTE METHODE EST ETABLIE. LE FAIT QUE CES RESULTATS EN ESTIMATION DE LA REGRESSION SOIENT, POUR LA PLUPART, ETABLIS SOUS UNE HYPOTHESE DE DEPENDANCE SUR LES OBSERVATIONS, LES REND DIRECTEMENT APPLICABLES AU PROBLEME DE L'ESTIMATION DE LA FONCTION D'AUTOREGRESSION D'UN PROCESSUS MARKOVIEN SUFFISAMMENT REGULIER. PARALLELEMENT, LE PROBLEME DE L'ESTIMATION NON PARAMETRIQUE D'UNE FONCTION DE HASARD A ETE ETUDIE. APRES UNE REVUE BIBLIOGRAPHIQUE DES DIVERS ESTIMATEURS NON PARAMETRIQUES EXISTANT, DES RESULTATS DE CONVERGENCE SONT DONNES POUR DEUX CLASSES D'ESTIMATEURS. LES VITESSES DE CONVERGENCE DES ESTIMATEURS A NOYAU SONT PRECISEES ET LEUR LIEN AVEC LA STRUCTURE DE DEPENDANCE INTRODUITE SUR L'ECHANTILLON EST MIS EN EVIDENCE. DES RESULTATS CONCERNANT L'ESTIMATION D'UNE DENSITE ET D'UNE FONCTION DE REPARTITION SONT ETABLIS AU COURS DE L'ETUDE DE LA FONCTION DE HASARD

Contribution à la théorie de l'estimation fonctionnelle

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Book Synopsis Contribution à la théorie de l'estimation fonctionnelle by : Denis Bosq

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Quelques contributions à l'estimation fonctionnelle par méthodes d'ondelettes

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Book Synopsis Quelques contributions à l'estimation fonctionnelle par méthodes d'ondelettes by : Christophe Chesneau

Download or read book Quelques contributions à l'estimation fonctionnelle par méthodes d'ondelettes written by Christophe Chesneau and published by . This book was released on 2006 with total page 143 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Nous présentons quelques contributions à l'estimation fonctionnelle par méthodes d'ondelettes. Deux axes de recherches orientent notre travail. "Etude de modèles statistiques complexes". Le point de départ de notre étude est le modèle de bruit blanc gaussien généralisé et le modèle de régression à pas aléatoires. Ceux-ci font intervenir une fonction perturbant l'estimation de la fonction inconnue. Notre objectif est de montrer l'influence exacte de cette fonction parasite via l'approche minimax sous le risque Lp. Dans un premier temps, nous utilisons des méthodes en ondelettes pour cerner les limites de cette approche lorsque l'on se place sur des boules de Besov standards. Dans un deuxième temps, nous étudions l'alternative des boules de Besov pondérées et des méthodes en ondelettes déformées. "Estimation adaptative". Nous étudions les performances de plusieurs estimateurs de seuillage par blocs en ondelettes sous le risque Lp. Nous montrons leurs excellentes propriétés minimax et maxisets pour un large panel de modèles statistiques. En guise d'applications, nous traitons le modèle de régression à pas aléatoires et le modèle de convolution en bruit blanc gaussien.

Contribution à l'estimation et à la prévision statistique de données fonctionnelles

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Book Synopsis Contribution à l'estimation et à la prévision statistique de données fonctionnelles by : Hervé Cardot

Download or read book Contribution à l'estimation et à la prévision statistique de données fonctionnelles written by Hervé Cardot and published by . This book was released on 1997 with total page 171 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CE TRAVAIL ABORDE LE PROBLEME DE L'ESTIMATION NON PARAMETRIQUE DES CARACTERISTI QUES DU SECOND ORDRE DE FONCTIONS ALEATOIRES DISCRETISEES POUR LESQUELLES NOUS CONSIDERONS DEUX MODELES : LE PREMIER EST UN MODELE DE REGRESSION NON PARAMETRIQUE, SOUS CONTRAINTE DE RANG, DE DONNEES LONGITUDINALES DONT LES POINTS DE MESURE VARIENT D'UNE COURBE A L'AUTRE. LES ESTIMATEURS, DEFINIS COMME SOLUTION D'UN PROBLEME D'OPTIMISATION, SONT CONS TRUITS AU MOYEN DE SPLINES HYBRIDES ET CONDUISENT A UNE NOUVELLE ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES FONCTIONNELLES. CETTE METHODE EST APPLIQUEE A L'ETUDE DE DONNEES PLUVIOMETRIQUES. NOUS PROUVONS ENSUITE LA CONVERGENCE EN MOYENNE QUADRATIQUE DE L'ESTIMATEUR DE LA MOYENNE ET DES VECTEURS PROPRES DE L'OPERATEUR DE COVARIANCE. ENFIN UN DEVELOPPEMENT ASYMPTOTIQUE DE L'ERREUR QUADRATIQUE BASE SUR LA THEORIE DES PERTU RBATIONS MONTRE QU'IL EST PREFERABLE DE LISSER LORSQUE LES DONNEES SONT BRUITEES. LE SECOND MODELE PORTE SUR LA PREVISION DE PROCESSUS AUTOREGRESSIFS FONCTIONNELS. NOUS DEVELOPPONS UNE METHODE DE REGRESSION NON PARAMETRIQUE SIMULTANEE DES TRAJECTOIRES QUI ANTICIPE LA REDUCTION DE DIMENSION NECESSAIRE A LA CONSTRUCTION D'UN PREDICTEUR. CETTE APPROCHE EST ENSUITE APPLIQUEE A LA PREVISION DE SERIES REELLES (TRAFIC AUTOROUTIER, SERIES CLIMATOLOGIQUES ENSO) ET COMPAREE AVEC D'AUTRES PREDICTEURS DE TYPE PARAMETRIQUE OU NON (NOYAUX,...). NOUS PROUVONS EGALEMENT LA CONVERGENCE EN PROBABILITE DU PREDICTEUR CONSTRUIT PAR L'INTERPOLATION ET LE LISSAGE SPLINE DES TRAJECTOIRES.

Contributions à l'estimation à noyau de fonctionnelles de la fonction de répartition avec applications en sciences économiques et de gestion

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Book Synopsis Contributions à l'estimation à noyau de fonctionnelles de la fonction de répartition avec applications en sciences économiques et de gestion by : Soffana Madani

Download or read book Contributions à l'estimation à noyau de fonctionnelles de la fonction de répartition avec applications en sciences économiques et de gestion written by Soffana Madani and published by . This book was released on 2017 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La répartition des revenus d'une population, la distribution des instants de défaillance d'un matériel et l'évolution des bénéfices des contrats d'assurance vie - étudiées en sciences économiques et de gestion - sont liées a des fonctions continues appartenant à la classe des fonctionnelles de la fonction de répartition. Notre thèse porte sur l'estimation à noyau de fonctionnelles de la fonction de répartition avec applications en sciences économiques et de gestion. Dans le premier chapitre, nous proposons des estimateurs polynomiaux locaux dans le cadre i.i.d. de deux fonctionnelles de la fonction de répartition, notées LF et TF , utiles pour produire des estimateurs lisses de la courbe de Lorenz et du temps total de test normalisé (scaled total time on test transform). La méthode d'estimation est décrite dans Abdous, Berlinet et Hengartner (2003) et nous prouvons le bon comportement asymptotique des estimateurs polynomiaux locaux. Jusqu'alors, Gastwirth (1972) et Barlow et Campo (1975) avaient défini des estimateurs continus par morceaux de la courbe de Lorenz et du temps total de test normalisé, ce qui ne respectait pas la propriété de continuité des courbes initiales. Des illustrations sur données simulées et réelles sont proposées. Le second chapitre a pour but de fournir des estimateurs polynomiaux locaux dans le cadre i.i.d. des dérivées successives des fonctionnelles de la fonction de répartition explorées dans le chapitre précédent. A part l'estimation de la dérivée première de la fonction TF qui se traite à l'aide de l'estimation lisse de la fonction de répartition, la méthode d'estimation employée est l'approximation polynomiale locale des fonctionnelles de la fonction de répartition détaillée dans Berlinet et Thomas-Agnan (2004). Divers types de convergence ainsi que la normalité asymptotique sont obtenus, y compris pour la densité et ses dérivées successives. Des simulations apparaissent et sont commentées. Le point de départ du troisième chapitre est l'estimateur de Parzen-Rosenblatt (Rosenblatt (1956), Parzen (1964)) de la densité. Nous améliorons dans un premier temps le biais de l'estimateur de Parzen-Rosenblatt et de ses dérivées successives à l'aide de noyaux d'ordre supérieur (Berlinet (1993)). Nous démontrons ensuite les nouvelles conditions de normalité asymptotique de ces estimateurs. Enfin, nous construisons une méthode de correction des effets de bord pour les estimateurs des dérivées de la densité, grâce aux dérivées d'ordre supérieur. Le dernier chapitre s'intéresse au taux de hasard, qui contrairement aux deux fonctionnelles de la fonction de répartition traitées dans le premier chapitre, n'est pas un rapport de deux fonctionnelles linéaires de la fonction de répartition. Dans le cadre i.i.d., les estimateurs à noyau du taux de hasard et de ses dérivées successives sont construits à partir des estimateurs à noyau de la densité et ses dérivées successives. La normalité asymptotique des premiers estimateurs est logiquement obtenue à partir de celle des seconds. Nous nous plaçons ensuite dans le modèle à intensité multiplicative, un cadre plus général englobant des données censurées et dépendantes. Nous menons la procédure à terme de Ramlau-Hansen (1983) afin d'obtenir les bonnes propriétés asymptotiques des estimateurs du taux de hasard et de ses dérivées successives puis nous tentons d'appliquer l'approximation polynomiale locale dans ce contexte. Le taux d'accumulation du surplus dans le domaine de la participation aux bénéfices pourra alors être estimé non parametriquement puisqu'il dépend des taux de transition (taux de hasard d'un état vers un autre) d'une chaine de Markov (Ramlau-Hansen (1991), Norberg (1999)).

Contribution à l'estimation des modèles de séries temporelles non linéaires

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Book Synopsis Contribution à l'estimation des modèles de séries temporelles non linéaires by : Ouagnina Hili

Download or read book Contribution à l'estimation des modèles de séries temporelles non linéaires written by Ouagnina Hili and published by . This book was released on 1995 with total page 113 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: LE BUT DE LA THESE EST D'EFFECTUER L'INFERENCE STATISTIQUE D'UNE CLASSE GENERALE DE MODELES DE SERIES TEMPORELLES NON LINEAIRES. NOTRE CONTRIBUTION CONSISTE D'ABORD A DETERMINER DES CONDITIONS ASSURANT L'EXISTENCE D'UNE LOI STATIONNAIRE, L'EXISTENCE DES MOMENTS DE CETTE LOI STATIONNAIRE ET LA FORTE MELANGEANCE DE TELS MODELES. NOUS ETABLISSONS ENSUITE LES PROPRIETES ASYMPTOTIQUES DE L'ESTIMATEUR DU MINIMUM DE DISTANCE D'HELLINGER DU PARAMETRE D'INTERET. LA ROBUSTESSE DE CET ESTIMATEUR EST EGALEMENT ENVISAGEE. NOUS EXAMINONS AUSSI, VIA LA METHODE DES MOINDRES CARRES, LES PROPRIETES ASYMPTOTIQUES DES ESTIMATEURS DES COEFFICIENTS DES MODELES AUTOREGRESSIFS A SEUILS

Contribution a l'estimation de modeles conditionnellement heteroscedastiques et a l'etude de problemes de fiabilite dans un contexte de donnees

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Book Synopsis Contribution a l'estimation de modeles conditionnellement heteroscedastiques et a l'etude de problemes de fiabilite dans un contexte de donnees by : Yan Vernaz

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Contributions à l'estimation de quantiles extrêmes. Applications à des données environnementales

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Book Synopsis Contributions à l'estimation de quantiles extrêmes. Applications à des données environnementales by : Jonathan El Methni

Download or read book Contributions à l'estimation de quantiles extrêmes. Applications à des données environnementales written by Jonathan El Methni and published by . This book was released on 2013 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cette thèse s'inscrit dans le contexte de la statistique des valeurs extrêmes. Elle y apporte deux contributions principales. Dans la littérature récente en statistique des valeurs extrêmes, un modèle de queues de distributions a été introduit afin d'englober aussi bien les lois de type Pareto que les lois à queue de type Weibull. Les deux principaux types de décroissance de la fonction de survie sont ainsi modélisés. Un estimateur des quantiles extrêmes a été déduit de ce modèle mais il dépend de deux paramètres inconnus, le rendant inutile dans des situations pratiques. La première contribution de cette thèse est de proposer des estimateurs de ces paramètres. Insérer nos estimateurs dans l'estimateur des quantiles extrêmes précédent permet alors d'estimer des quantiles extrêmes pour des lois de type Pareto aussi bien que pour des lois à queue de type Weibull d'une façon unifiée. Les lois asymptotiques de nos trois nouveaux estimateurs sont établies et leur efficacité est illustrée sur des données simulées et sur un jeu de données réelles de débits de la rivière Nidd se situant dans le Yorkshire en Angleterre. La seconde contribution de cette thèse consiste à introduire et estimer une nouvelle mesure de risque appelé Conditional Tail Moment. Elle est définie comme le moment d'ordre a>0 de la loi des pertes au-delà du quantile d'ordre p appartenant à ]0,1[ de la fonction de survie. Estimer le Conditional Tail Moment permet d'estimer toutes les mesures de risque basées sur les moments conditionnels telles que la Value-at-Risk, la Conditional Tail Expectation, la Conditional Value-at-Risk, la Conditional Tail Variance ou la Conditional Tail Skewness. Ici, on s'intéresse à l'estimation de ces mesures de risque dans le cas de pertes extrêmes c'est-à-dire lorsque p tend vers 0 lorsque la taille de l'échantillon augmente. On suppose également que la loi des pertes est à queue lourde et qu'elle dépend d'une covariable. Les estimateurs proposés combinent des méthodes d'estimation non-paramétrique à noyau avec des méthodes issues de la statistique des valeurs extrêmes. Le comportement asymptotique de nos estimateurs est établi et illustré aussi bien sur des données simulées que sur des données réelles de pluviométrie provenant de la région Cévennes-Vivarais.

Sur l'estimation semi paramétrique robuste pour statistique fonctionnelle

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Book Synopsis Sur l'estimation semi paramétrique robuste pour statistique fonctionnelle by : Said Attaoui

Download or read book Sur l'estimation semi paramétrique robuste pour statistique fonctionnelle written by Said Attaoui and published by . This book was released on 2012 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Dans cette thèse, nous nous proposons d'étudier quelques paramètres fonctionnels lorsque les données sont générées à partir d'un modèle de régression à indice simple. Nous étudions deux paramètres fonctionnels. Dans un premier temps nous supposons que la variable explicative est à valeurs dans un espace de Hilbert (dimension infinie) et nous considérons l'estimation de la densité conditionnelle par la méthode de noyau. Nous traitons les propriétés asymptotiques de cet estimateur dans les deux cas indépendant et dépendant. Pour le cas où les observations sont indépendantes identiquement distribuées (i.i.d.), nous obtenons la convergence ponctuelle et uniforme presque complète avec vitesse de l'estimateur construit. Comme application nous discutons l'impact de ce résultat en prévision non paramétrique fonctionnelle à partir de l'estimation de mode conditionnelle. La dépendance est modélisée via la corrélation quasi-associée. Dans ce contexte nous établissons la convergence presque complète ainsi que la normalité asymptotique de l'estimateur à noyau de la densité condtionnelle convenablement normalisée. Nous donnons de manière explicite la variance asymptotique. Notons que toutes ces propriétés asymptotiques ont été obtenues sous des conditions standard et elles mettent en évidence le phénomène de concentration de la mesure de probabilité de la variable fonctionnelle sur des petites boules. Dans un second temps, nous supposons que la variable explicative est vectorielle et nous nous intéressons à un modèle de prévision assez général qui est la régression robuste. A partir d'observations quasi-associées, on construit un estimateur à noyau pour ce paramètre fonctionnel. Comme résultat asymptotique on établit la vitesse de convergence presque complète uniforme de l'estimateur construit. Nous insistons sur le fait que les deux modèles étudiés dans cette thèse pourraient être utilisés pour l'estimation de l'indice simple lorsque ce dernier est inconnu, en utilisant la méthode d'M-estimation ou la méthode de pseudo-maximum de vraisemblance, qui est un cas particulier de la première méthode.

Contribution a l'estimation des modeles de series temporelles non lineaires

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Book Synopsis Contribution a l'estimation des modeles de series temporelles non lineaires by : Ouagnina Hili

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Théorie de l'estimation fonctionnelle

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Book Synopsis Théorie de l'estimation fonctionnelle by : Denis Bosq

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Contribution à l'estimation robuste de modèles dynamiques

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Book Synopsis Contribution à l'estimation robuste de modèles dynamiques by : Christophe Corbier (chercheur en automatique).)

Download or read book Contribution à l'estimation robuste de modèles dynamiques written by Christophe Corbier (chercheur en automatique).) and published by . This book was released on 2012 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'identification des systèmes dynamiques complexes reste une préoccupation lorsque les erreurs de prédictions contiennent des outliers d'innovation. Ils ont pour effet de détériorer le modèle estimé, si le critère d'estimation est mal choisi et mal adapté. Cela a pour conséquences de contaminer la distribution de ces erreurs, laquelle présente des queues épaisses et s'écarte de la distribution normale. Pour résoudre ce problème, il existe une classe d'estimateurs, dits robustes, moins sensibles aux outliers, qui traitent d'une manière plus « douce » la transition entre résidus de niveaux très différents. Les M-estimateurs de Huber font partie de cette classe. Ils sont associés à un mélange des normes L2 et L1, liés à un modèle de distribution gaussienne perturbée, dit gross error model. A partir de ce cadre formel, nous proposons dans cette thèse, un ensemble d'outils d'estimation et de validation de modèles paramétriques linéaires et pseudo-linéaires boîte-noires, avec extension de l'intervalle de bruit dans les petites valeurs de la constante d'accord de la norme de Huber. Nous présentons ainsi les propriétés de convergence du critère d'estimation et de l'estimateur robuste. Nous montrons que l'extension de l'intervalle de bruit réduit la sensibilité du biais de l'estimateur et améliore la robustesse aux points de levage. Pour un type de modèle pseudo-linéaire, il est présenté un nouveau contexte dit L-FTE, avec une nouvelle méthode de détermination de L, dans le but d'établir les linéarisations du gradient et du Hessien du critère d'estimation, ainsi que de la matrice de covariance asymptotique de l'estimateur. De ces relations, une version robuste du critère de validation FPE est établie et nous proposons un nouvel outil d'aide au choix de modèle estimé. Des expérimentations sur des processus simulés et réels sont présentées et analysées.L'identification des systèmes dynamiques complexes reste une préoccupation lorsque les erreurs de prédictions contiennent des outliers d'innovation. Ils ont pour effet de détériorer le modèle estimé, si le critère d'estimation est mal choisi et mal adapté. Cela a pour conséquences de contaminer la distribution de ces erreurs, laquelle présente des queues épaisses et s'écarte de la distribution normale. Pour résoudre ce problème, il existe une classe d'estimateurs, dits robustes, moins sensibles aux outliers, qui traitent d'une manière plus « douce » la transition entre résidus de niveaux très différents. Les M-estimateurs de Huber font partie de cette classe. Ils sont associés à un mélange des normes L2 et L1, liés à un modèle de distribution gaussienne perturbée, dit gross error model. A partir de ce cadre formel, nous proposons dans cette thèse, un ensemble d'outils d'estimation et de validation de modèles paramétriques linéaires et pseudo-linéaires boîte-noires, avec extension de l'intervalle de bruit dans les petites valeurs de la constante d'accord de la norme de Huber. Nous présentons ainsi les propriétés de convergence du critère d'estimation et de l'estimateur robuste. Nous montrons que l'extension de l'intervalle de bruit réduit la sensibilité du biais de l'estimateur et améliore la robustesse aux points de levage. Pour un type de modèle pseudo-linéaire, il est présenté un nouveau contexte dit L-FTE, avec une nouvelle méthode de détermination de L, dans le but d'établir les linéarisations du gradient et du Hessien du critère d'estimation, ainsi que de la matrice de covariance asymptotique de l'estimateur. De ces relations, une version robuste du critère de validation FPE est établie et nous proposons un nouvel outil d'aide au choix de modèle estimé. Des expérimentations sur des processus simulés et réels sont présentées et analysées.

Estimation Fonctionnelle

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Book Synopsis Estimation Fonctionnelle by :

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Estimation fonctionnelle des modèles issus de la théorie des jeux

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Book Synopsis Estimation fonctionnelle des modèles issus de la théorie des jeux by : Costin Protopopescu

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Bulletin of the Belgian Mathematical Society, Simon Stevin

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Book Synopsis Bulletin of the Belgian Mathematical Society, Simon Stevin by :

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Contribution à l'estimation d'une régression

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Book Synopsis Contribution à l'estimation d'une régression by : Camélia Protopopescu

Download or read book Contribution à l'estimation d'une régression written by Camélia Protopopescu and published by . This book was released on 1999 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: