Dans ce mémoire, j'estime de manière non-paramétrique des résultats comparables à ceux obtenus par Dominitz dans son papier intitulé : "Estimation of Income Expectations Models Using Expectations and Realization Data". Dans celui-ci, Dominitz estime la moyenne et l'écart-type du revenu anticipé. Pour ce faire, il interroge d'abord chaque individu afin qu'ils révèlent des points sur leur distribution de revenu anticipé. Par la suite, pour chaque répondant, il trouve la distribution log-normale qui correspond à leurs points révélés. Finalement, il estime la moyenne et l'écart-type de chacune des distributions. L'hypothèse que la distribution est de type log-normale pour tous les individus est problématique. Elle peut biaiser l'estimation de la moyenne et de l'écart-type, dans le cas où la fonction de distribution n'est pas réellement de type log-normale. Dans cette optique, ce mémoire présente de nouvelles estimations obtenues en appliquant une méthode qui ne suppose aucune forme de distribution spécifique pour les individus. Ces nouvelles estimations permettent de découvrir une relation non observée par Dominitz. Soit une relation négative entre le revenu réalisé pendant l'année et le degré d'incertitude des participants face à leur anticipation. Ce qui signifie qu'en moyenne les personnes ayant des revenus plus élevés prétendent connaître plus précisément quel sera leur revenu des 12 prochains mois que les autres répondants.