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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.

Produktbeschreibung
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.
Autorenporträt
Chayma DAAYEB, Docteur en Mathématiques Appliquées (Biostatistique)Ecole Nationale d'Ingénieurs de Tunis - ENIT. LAMSIN & Université de Montpellier.