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1	APPLICATIONS STATISTIQUES DE SUITES FAIBLEMENT DEPENDANTES ET DE SYSTEMES DYNAMIQUES Prieur, Clementine 13 December 2001 (has links) (PDF) Cette thèse porte sur l'étude<br />d'applications statistiques de suites dépendantes et<br />stationnaires. Nous étudions deux classes de suites<br />dépendantes. Nous nous intéressons d'une part à des suites<br />faiblement dépendantes, où notre notion de dépendance faible est<br />une variante de la notion introduite par Doukhan \& Louhichi, d'autre part à certains systèmes dynamiques<br />présentant une propriété de décroissance des<br />corrélations. Nous traitons du comportement asymptotique du<br />processus empirique, fondamental en statistiques. Nous étudions<br />aussi un estimateur à noyau de la densité dans nos deux cadres de<br />dépendance. Enfin, nous nous intéressons à un problème de<br />rupture d'une fonction de régression en dépendance faible. A ces<br />fins, nous développons des idées de Rio pour montrer un<br />théorème limite centrale en dépendance faible, ainsi que des<br />nouvelles inégalités de moments qui étendent celles de Louhichi. Enfin, nous illustrons certains de nos résultats par des<br />simulations. [MATH] Mathematics Dépendance faible suites<br />stationnaires systèmes dynamiques théorème limite centrale théorème de Lindeberg densité invariante estimation non-paramétrique <br />estimation à noyau inégalités de moments processus empirique rupture <br />fonction de régression

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APPLICATIONS STATISTIQUES DE SUITES FAIBLEMENT DEPENDANTES ET DE SYSTEMES DYNAMIQUES