Technique de Bootstrap Dans l''estimation Non Param�trique

L'estimation de la densit de probabilit par la mthode du noyau partir d'un chantillon ncessite le choix du noyau et du paramtre de lissage. Si le choix du noyau n'est pas un problme dans l'estimation de la densit, il n'en est pas de mme pour le choix du paramtre de lissage qui ne dpend que de la taille d'chantillon. Dans ce travail, on propose l'application de cette technique pour le choix du paramtre de lissage h qui intervient dans l'estimation de la densit de probabilit et dans la courbe de rgression de la moyenne. Nous avons galement tudi l'influence du choix du noyau sur la qualit de l'estimateur noyau de la densit de probabilit au sens de l'erreur globale asymptotique. Une tude de simulation mene sur des chantillons de diffrentes tailles, montre que les rsultats obtenus par la technique de bootstrap ne sont pas en gnral meilleurs que ceux obtenus par les mthodes classiques. L'tude montre aussi, que dans certains cas, le choix du noyau est important particulirement dans l'estimation des densits de probabilit support compact, comme la loi exponentielle.