Hadj Amar, KarimaKhalfi, Narimane2017-05-072017-05-072016https://dspace.univ-boumerdes.dz/handle/123456789/353984 p.:ill.;30 cm.L’estimation non paramétrique de la densité de probabilité par la méthode du noyau est caractérisé par le choix du noyau K et du paramètre de lissage h appelé aussi fenêtre de lissage. Le choix du paramètre de lissage est crucial pour la précision locale que pour la précision globale de l’estimateur. Dans ce travail, nous avons étudié les méthodes de sélection de ce paramètre les plus fréquentes dans la littérature à savoir la famille des méthodes plug-in et la famille des méthodes cross validation. L’étude comparative entre ces méthodes montre que la performance de chacune d’elle est principalement dépendante de la densité de probabilité à estimé par la méthode. Chaque algorithme de sélection possède ses densités de prédilection.frestimation non paramétrique de densitéParamètre de lissageNoyauxValidation croiséeThesis