Pour modéliser de la dépendance entre plusieurs variables peut s'appuyer soit sur la corrélation entre les variables, soit sur d'autres mesures, qui déterminent la dépendance des queues de distributions.Dans cette thèse, nous nous intéressons à la dépendance des queues de distributions, en présentant quelques propriétés et résultats.Dans un premier temps, nous obtenons le coefficient de dépendance de queue pour la loi hyperbolique généralisée selon les différentes valeurs de paramètres de cette loi.Ensuite, nous exposons des propriétés et résultats du coefficient de dépendance extrémale dans le cas où les variables aléatoires suivent une loi de Fréchet unitaire.Finalement, nous présentons un des systèmes de gestion de bases de données temps réel (SGBDTR). Le but étant de proposer des modèles probabilistes pour étudier le comportement des transactions temps réel, afin d'optimiser ses performances. / The modeling of the dependence between several variables can focus either on the positive or negative correlation between the variables, or on other more effective ways, which determine the tails dependence of distributions.In this thesis, we are interested in the tail dependence of distributions, by presenting some properties and results. Firstly, we obtain the limit tail dependence coefficient for the generalized hyperbolic law according to different parameter values of this law. Then, we exhibit some properties and results of die extremal dependence coefficient in the case where the random variables follow a unitary Fréchet law.Finally, we present a Real Time Database ManagementSystems (RDBMS). The goal is to propose probabilistic models to study thebehavior of real-time transactions, in order to optimize its performance.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2018NORMLH28 |
| Date | 27 September 2018 |
| Creators | Aleiyouka, Mohalilou |
| Contributors | Normandie, Berred, Alexandre |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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