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Estimation fonctionnelle de régression et des erreurs corrélées. Résumé: Dans les recherches que j'ai présenté dans ce mémoire,j'ai étudié le problème de la modélisation non paramétrique lorsque les données sont des courbes.Plus précisément,je suis intéressée à des problèmes de prévision à partir d'une variable explicative à valeurs dans un espace de dimension éventuellement infinie.Récemment,des travaux ont été réalisés sur l'estimation fonctionnelle opératorielle sous des conditions d'indépendance des données fonctionnelles.Dans ce livre,je suis affranchi de cette hypothèse en considérant que les données fonctionnelles sont dépendantes et/ou que l'erreur est stationnaire (à courtelongue mémoire).j'ai étudié et estimé,donc, l'opérateur de régression sur plusieurs facettes: quand les données fonctionnelles (dépendantes) sont déterministes ou aléatoires,quand le processus d'erreur et à courte ou longue mémoire,normalité asymptotique quand le processus d'erreur est négativement associé, choix local/global de la largeur de fenêtre,étude de la pértinence des résultats théoriques sur des données simulées puis sur des données réelles.
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Estimation fonctionnelle de l'opérateur de régression et des erreurs corrélées.j'ai étudié la modélisation non paramétrique lorsque les données statistiques sont des courbes.J'ai estimé l'opérateur de régression sur plusieurs facettes: données fonctionnelles (dépendantes) sont déterministes ou aléatoires d'erreur et à (courte/longue) mémoire
