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Analyse statistique de données de croissance humaine : estimation et ajustement paramétriques, non paramétriques, et par réseaux de neurones
FR |
EN
| Auteur / Autrice : | Youssef, Joseph Agnaou |
| Direction : | Jean-Marc Deshouillers, Jaomír Antoch |
| Type : | Thèse de doctorat |
| Discipline(s) : | Informatique et mathématiques appliquées |
| Date : | Soutenance en 2001 |
| Etablissement(s) : | Bordeaux 1 |
Mots clés
FR
Résumé
FR
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.