In vielen Anwendungen ist es notwendig, die stochastische Schwankungen der maximalen Abweichungen der nichtparametrischen Schätzer von Quantil zu wissen, zB um die verschiedene parametrische Modelle zu überprüfen. Einheitliche Konfidenzbänder sind daher für nichtparametrische Quantil Schätzungen der Regressionsfunktionen gebaut. Die erste Methode basiert auf der starken Approximation der empirischen Verfahren und Extremwert-Theorie. Die starke gleichmäßige Konsistenz liegt auch unter allgemeinen Bedingungen etabliert. Die zweite Methode beruht auf der Bootstrap Resampling-Verfahren. Es ist bewiesen, dass die Bootstrap-Approximation eine wesentliche Verbesserung ergibt. Der Fall von mehrdimensionalen und diskrete Regressorvariablen wird mit Hilfe einer partiellen linearen Modell behandelt. Das Verfahren wird mithilfe der Arbeitsmarktanalysebeispiel erklärt. Hoch-dimensionale Zeitreihen, die nichtstationäre und eventuell periodische Verhalten zeigen, sind häufig in vielen Bereichen der Wissenschaft, zB Makroökonomie, Meteorologie, Medizin und Financial Engineering, getroffen. Der typische Modelierungsansatz ist die Modellierung von hochdimensionalen Zeitreihen in Zeit Ausbreitung der niedrig dimensionalen Zeitreihen und hoch-dimensionale zeitinvarianten Funktionen über dynamische Faktorenanalyse zu teilen. Wir schlagen ein zweistufiges Schätzverfahren. Im ersten Schritt entfernen wir den Langzeittrend der Zeitreihen durch Einbeziehung Zeitbasis von der Gruppe Lasso-Technik und wählen den Raumbasis mithilfe der funktionalen Hauptkomponentenanalyse aus. Wir zeigen die Eigenschaften dieser Schätzer unter den abhängigen Szenario. Im zweiten Schritt erhalten wir den trendbereinigten niedrig-dimensionalen stochastischen Prozess (stationär). / In many applications it is necessary to know the stochastic fluctuation of the maximal deviations of the nonparametric quantile estimates, e.g. for various parametric models check. Uniform confidence bands are therefore constructed for nonparametric quantile estimates of regression functions. The first method is based on the strong approximations of the empirical process and extreme value theory. The strong uniform consistency rate is also established under general conditions. The second method is based on the bootstrap resampling method. It is proved that the bootstrap approximation provides a substantial improvement. The case of multidimensional and discrete regressor variables is dealt with using a partial linear model. A labor market analysis is provided to illustrate the method. High dimensional time series which reveal nonstationary and possibly periodic behavior occur frequently in many fields of science, e.g. macroeconomics, meteorology, medicine and financial engineering. One of the common approach is to separate the modeling of high dimensional time series to time propagation of low dimensional time series and high dimensional time invariant functions via dynamic factor analysis. We propose a two-step estimation procedure. At the first step, we detrend the time series by incorporating time basis selected by the group Lasso-type technique and choose the space basis based on smoothed functional principal component analysis. We show properties of this estimator under the dependent scenario. At the second step, we obtain the detrended low dimensional stochastic process (stationary).

Dans cette thèse, nous étudions des modèles définis par des équations de moments conditionnels. Une grande partie de modèles statistiques (régressions, régressions quantiles, modèles de transformations, modèles à variables instrumentales, etc.) peuvent se définir sous cette forme. Nous nous intéressons au cas des modèles avec un paramètre à estimer de dimension finie, ainsi qu’au cas des modèles semi paramétriques nécessitant l’estimation d’un paramètre de dimension finie et d’un paramètre de dimension infinie. Dans la classe des modèles semi paramétriques étudiés, nous nous concentrons sur les modèles à direction révélatrice unique qui réalisent un compromis entre une modélisation paramétrique simple et précise, mais trop rigide et donc exposée à une erreur de modèle, et l’estimation non paramétrique, très flexible mais souffrant du fléau de la dimension. En particulier, nous étudions ces modèles semi paramétriques en présence de censure aléatoire. Le fil conducteur de notre étude est un contraste sous la forme d’une U-statistique, qui permet d’estimer les paramètres inconnus dans des modèles généraux. / In this dissertation we study statistical models defined by condition estimating equations. Many statistical models could be stated under this form (mean regression, quantile regression, transformation models, instrumental variable models, etc.). We consider models with finite dimensional unknown parameter, as well as semiparametric models involving an additional infinite dimensional parameter. In the latter case, we focus on single-index models that realize an appealing compromise between parametric specifications, simple and leading to accurate estimates, but too restrictive and likely misspecified, and the nonparametric approaches, flexible but suffering from the curse of dimensionality. In particular, we study the single-index models in the presence of random censoring. The guiding line of our study is a U-statistics which allows to estimate the unknown parameters in a wide spectrum of models.

This thesis is focused on creation of mobilization curves, based on data, obtained from standard and detailed monitoring of the load test. The load test was performed on the 9 meters long ductile micropile. The first part of the thesis explains the methods and principles, which was used to construct the mobilization curves. Next there is description of the technologies of ductile micropiles and the load test. In the next part of the thesis is generally explained process, which was applied to the evaluated data. For evaluation was used spreadsheet Microsoft Excel and programming language Matlab, with Kernel Smoothing extension. In the last chapter of the thesis there are interpreted the load transfer function together with skin friction and micropile displacement.