Rupture épidémique dans les processus autorégressifs d’ordre 1 à innovations faiblement dépendantes

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dc.contributor.authorHideur, Lydia
dc.date.accessioned2026-01-06T09:28:34Z
dc.date.available2026-01-06T09:28:34Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractDans ce travail, on s’intéresse à la détection de rupture épidémique dans la moyenne du processus autorégressif d’ordre 1 à innovations faiblement dépendantes. Après une présentation des concepts fondamentaux des séries chronologiques et des modèles ARMA, nous étudions quelques statistiques de test classiques et hölderiennes, pour détecter une rupture épidémique dans la moyenne des variables aléatoires. Nous adaptons ensuite les statistiques hölderiennes au cas de données suivant un autorégressif d’ordre 1 et évaluons leurs performances à travers des simulations et une application sur des données réelles.
dc.identifier.urihttps://dspace.ummto.dz/handle/ummto/29498
dc.language.isofr
dc.publisherummto.faculté des sciences
dc.subjectrupture épidémique
dc.subjectprocessus autorégressif
dc.subjectmodèles ARMA
dc.subjectvariables aléatoires
dc.subjectstatistiques hölderiennes
dc.titleRupture épidémique dans les processus autorégressifs d’ordre 1 à innovations faiblement dépendantes
dc.typeThesis

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