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Recyclage des candidats dans l'algorithme Metropolis à essais multiples
(2014-05-20)
Les méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCCM) sont des méthodes
servant à échantillonner à partir de distributions de probabilité. Ces techniques
se basent sur le parcours de chaînes de Markov ayant pour lois ...
Évaluation de la modélisation et des prévisions de la vitesse du vent menant à l'estimation de la production d'énergie annuelle d'une turbine éolienne
(2015-04-30)
Suite à un stage avec la compagnie Hatch, nous possédons des jeux de données
composés de séries chronologiques de vitesses de vent mesurées à divers
sites dans le monde, sur plusieurs années. Les ingénieurs éoliens de ...
Inférence topologique
(2014-03-03)
Les données provenant de l'échantillonnage fin d'un processus continu (champ aléatoire) peuvent être représentées sous forme d'images. Un test statistique permettant de détecter une différence entre deux images peut être ...
Méthode de simulation avec les variables antithétiques
(2013-09-03)
Dans ce mémoire, nous travaillons sur une méthode de simulation de Monte-Carlo qui utilise des variables antithétiques pour estimer un intégrale de la fonction f(x) sur un intervalle (0,1] où f peut être une fonction ...
Estimation du modèle GARCH à changement de régimes et son utilité pour quantifier le risque de modèle dans les applications financières en actuariat
(2014-03-03)
Le modèle GARCH à changement de régimes est le fondement de cette thèse. Ce modèle offre de riches dynamiques pour modéliser les données financières en combinant une structure GARCH avec des paramètres qui varient dans le ...
Tests d'ajustement reposant sur les méthodes d'ondelettes dans les modèles ARMA avec un terme d'erreur qui est une différence de martingales conditionnellement hétéroscédastique
(2019-10-30)
L'étude porte sur le développement d'une procédure à base d'ondelettes afin de tester la qualité d'ajustement d'un modèle autorégressif moyenne mobile (ARMA), où l'innovation est une différence de martingales avec ...
MCMC adaptatifs à essais multiples
(2019-10-30)
Ce mémoire a pour but d'intégrer une composante adaptative au sein des algorithmes Metropolis à essais multiples (MTM) qui sont un cas particulier des méthodes de Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC). Les méthodes MCMC ...
Sur les modèles non-linéaires autorégressifs à transition lisse et le calcul de leurs prévisions
(2019-10-30)
Ce mémoire porte sur l’étude des données dépendantes. La littérature classique a
consacré beaucoup d’énergie dans l’étude de modèles qualifiés de linéaires. Ces modèles
sont particulièrement utiles pour des données ...
Régression de Cox avec partitions latentes issues du modèle de Potts
(2019-10-30)
The goal of this research project is to develop a non-parametric Bayesian regression
model derived from random partitions in a survival analysis context. Our final objective is
to build a forecasting system that initially ...