Estimation robuste sous un modèle de contamination non symétrique et M-estimateur multidimensionnel
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Université de Nancy I, Nancy
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Abstract
Dans cette thèse nous étudions la robustesse des estimateurs sous les deux modèles de contamination non symétrique
Fε,x = (1-ε)Fθ + εHx et Fε = (1-ε)Fθ + εG.
Nous étudions aussi la robustesse des M-estimateurs multidimensionnels et en particulier les M-estimateurs de regression non linéaire pour lesquels nous établissons la normalité asymptotique.
Description
Keywords
Statistique, Biais maximum, B-robustesse, Estimation, Fonction de changement de variance, Fonction d'influence, M-estimation, Sensibilité aux changements de variance, Sensibilité aux grosses erreurs, V-robustesse, Informatique