Analyse statistique de données de croissance humaine : estimation et ajustement paramétriques, non paramétriques, et par réseaux de neurones

par Youssef, Joseph Agnaou

Thèse de doctorat en Informatique et mathématiques appliquées

Sous la direction de Jean-Marc Deshouillers et de Jaomír Antoch.

Soutenue en 2001

à Bordeaux 1 .


  • Résumé

    L'étude des courbes de croissance est abordée, du point de vue statistique par différentes méthodes paramétriques et non-paramétriques. Le travail présenté compare, sur deux familles de données réelles (individuelles et longitudinales) concernant la croissance humaine, les méthodes paramétriques classiques, certains estimateurs à noyau, et l'utilisation de réseaux neuronaux, méthode assez peu utilisée dans ce contexte. Une large annexe présente les bases de cette méthode.

  • Titre traduit

    Statistical analysis of human growth data : parametric, non-parametric and neural net estimation and fit


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Informations

  • Détails : ii-142 p.
  • Notes : Reproduction de la thèse autorisée
  • Annexes : Bibliogr. p. 139-142

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