Les modèles de régression non paramétriques: théories et applications
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Pour analyser un jeu des données, un statisticien dispose de plusieurs outils l'un de plus répandu est la régression ou on établit un lien entre une variable réponse et une ou plusieurs variables explicatives. Les types du lien peut-être paramétrique une famille de courbe possible sont choisit puis les paramétrés sont estimés ou non paramétrique on choisit un espace de fonction plus vaste dans lequel on souhaite obtenir une courbe très lisse. Dans ce livre nous focalisant notre intérêt sur la régression non paramétrique. Différents modèles non paramétrique en été introduit...
Pour analyser un jeu des données, un statisticien dispose de plusieurs outils l'un de plus répandu est la régression ou on établit un lien entre une variable réponse et une ou plusieurs variables explicatives. Les types du lien peut-être paramétrique une famille de courbe possible sont choisit puis les paramétrés sont estimés ou non paramétrique on choisit un espace de fonction plus vaste dans lequel on souhaite obtenir une courbe très lisse. Dans ce livre nous focalisant notre intérêt sur la régression non paramétrique. Différents modèles non paramétrique en été introduite telle que le modèle de poisson non paramétrique pour modéliser l'octroi de crédits et le modèle GARCH non paramétrique pour modéliser la variabilité de Bitcoin.
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