Statistique des données spatiales à covariable fonctionnelle
| AUTHOR | Abeidallah, Mohammed |
| PUBLISHER | Editions Universitaires Europeennes (04/19/2024) |
| PRODUCT TYPE | Paperback (Paperback) |
Description
L'estimation du point à haut risque joue un rôle très important en domaine de l'analyse de survie et la théorie de fiabilité. Nous proposons dans ce livre d'étudier les propriétés asymptotiques cet estimateur lorsque la variable explicative est fonctionnelle avec une dépendance spatiale. Tout d'abord, nous proposons la méthode à noyau pour estimer le point à haut risque et après nous étudions ses propriétés de convergence presque complète sous la condition de mélange pour des données spatiales. Dans un second temps, on s'intéresse aussi à l'estimation du point à haut risque par la méthode locale linéaire pour des données spatialement dépendantes. Nous établissons la convergence presque complète de l'estimateur construit, sous des conditions générales de régularité nous dérivons que notre estimateur possède de bonnes propriétés asymptotiques. Une application réelle sur des données climatologiques.
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Product Format
Product Details
ISBN-13:
9786206709688
ISBN-10:
620670968X
Binding:
Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language:
French
More Product Details
Page Count:
88
Carton Quantity:
80
Product Dimensions:
6.00 x 0.21 x 9.00 inches
Weight:
0.31 pound(s)
Country of Origin:
US
Subject Information
BISAC Categories
Mathematics | Probability & Statistics - General
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing
L'estimation du point à haut risque joue un rôle très important en domaine de l'analyse de survie et la théorie de fiabilité. Nous proposons dans ce livre d'étudier les propriétés asymptotiques cet estimateur lorsque la variable explicative est fonctionnelle avec une dépendance spatiale. Tout d'abord, nous proposons la méthode à noyau pour estimer le point à haut risque et après nous étudions ses propriétés de convergence presque complète sous la condition de mélange pour des données spatiales. Dans un second temps, on s'intéresse aussi à l'estimation du point à haut risque par la méthode locale linéaire pour des données spatialement dépendantes. Nous établissons la convergence presque complète de l'estimateur construit, sous des conditions générales de régularité nous dérivons que notre estimateur possède de bonnes propriétés asymptotiques. Une application réelle sur des données climatologiques.
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