Modélisation non paramétrique pour les variables aléatoires fonctionnelles cas de données indépendantes

Abstract

Dans ce mémoire, nous étudions l'estimation non paramétrique du modèle conditionnel de modèles pour les variables fonctionnelles prenant des valeursdans un espace semi-métrique. Nous avons donné la convergence presque complète de l'estimateur non paramétrique pour la fonction de distribution conditionnelle et construisons l'estimateur par la méthode du noyau pour la fonction de l’estimateur régression, donnée dans Ferraty et al. ([1]) et Laksaci,A titre illustratif, nous donnons des exemples d’applications sur des données simulées.

In this memoire we study nonparametric estimation of conditional model of models for functional variables taking values in a semi-metric space. we given the almost complete convergence of nonparametric estimator for conditional distribution function and construct estimator by the kernel method for the generalized regression function, given in Ferraty et al. ([1]) and Laksaci .We illustrates our results by giving an application on simulated samples .