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1. Dimby, Solohaja Faniaha. Détection d'outliers : modéllsation et prédiction : application aux données de véhicules d'occasion : Outliers detection : modelling and prediction : application to used cars dataset.

Degree: Docteur es, Mathématiques appliquées, 2015, Paris 1

La société Autobiz édite et diffuse de l’information sur le secteur automobile. Cette thèse contribue à l’enrichissement de cette information et à une meilleure compréhension du marché de l’occasion par l’élaboration des modèles de prédiction du prix des véhicules et du délai de vente qui leur est associé. Nous avons eu à notre disposition une base de données réelles constituée d’annonces de sources diverses induisant un nombre considérable d’outliers. Ainsi, la première partie de travail s’est consacrée à la construction de méthodes de détection d’outliers incluant aussi bien de simples règles empiriques qu’un test statistique dont les propriétés asymptotiques ont été étudiées. Partant d’un état de l’art sur la prédiction des prix des véhicules d’occasion, il est apparu que les études existantes soulèvent le besoin de fonder une méthodologie d’analyse plus rigoureuse. Cette méthodologie a été développée dans un objectif de proposer des solutions automatisables et adaptées aux contraintes imposées par les experts. Nous faisons alors l’hypothèse que les prix des véhicules d’une même version se déprécient en fonction de l’âge et du kilométrage selon une forme qui lui est propre. La dernière partie du travail est dédiée à l’analyse des délais de vente. Dans un premier temps, nous caractérisons la variable associée aux délais de vente. Ensuite nous proposons une modélisation de cette variable par une régression à l’échelle d’un segment correspondant à l’arborescence marque-modèle-carrosserie-énergie en fonction des variables liées au kilométrage, au prix et à l’âge. Enfin, nous discutons de la possibilité de modéliser le nombre de véhicules vendus dans une période donnée selon une loi binomiale négative.

Autobiz publishes information on the automotive sector. The subject of this the-sis is to give more tools for best understanding the used cars market by proposing modeling the price and the sale duration of vehicles. In our disposal we have a dataset consisted of used car advertisements automatically collected from the most popular website in France. Such data records often include outlying values. So, we need to start our analysis by considering outliers problem and we propose an outliers detector for univariate case for which we study asymptotic properties. Next, we develop a predicting model for used cars price. Although enumerable amount of works are stored in the literature we see that each of them lacks rigorous statistical foundations. We investigate the relationships between the price, the mileage, the age and others vehicle characteristics. More precisely we discuss how incorporate these variables in a model and compare different modeling approaches with the object to find the one best fitting the dataset and easy to implement. Expert’s opinions are minded at different stages of the model-building process. Next, we identify variables and how they affect the probability of a used vehicle’s sale from a list of explanatory variables related to price, mileage and age. In the sequel, we build a model allowing…

Advisors/Committee Members: Bardet, Jean-Marc (thesis director), Rynkiewicz, Joseph (thesis director).

Subjects/Keywords: Outliers; Modèle de régression; Critère de prédiction; Prédiction de prix; Délais de vente; Véhicules d'occasion; Nombre de vente; Outliers; Modelling; Prediction; Used cars price; Policy price for used cars; Sale duration; 519.54; 338.436 292 22

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APA (6th Edition):

Dimby, S. F. (2015). Détection d'outliers : modéllsation et prédiction : application aux données de véhicules d'occasion : Outliers detection : modelling and prediction : application to used cars dataset. (Doctoral Dissertation). Paris 1. Retrieved from http://www.theses.fr/2015PA010025

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Dimby, Solohaja Faniaha. “Détection d'outliers : modéllsation et prédiction : application aux données de véhicules d'occasion : Outliers detection : modelling and prediction : application to used cars dataset.” 2015. Doctoral Dissertation, Paris 1. Accessed December 04, 2020. http://www.theses.fr/2015PA010025.

MLA Handbook (7th Edition):

Dimby, Solohaja Faniaha. “Détection d'outliers : modéllsation et prédiction : application aux données de véhicules d'occasion : Outliers detection : modelling and prediction : application to used cars dataset.” 2015. Web. 04 Dec 2020.

Vancouver:

Dimby SF. Détection d'outliers : modéllsation et prédiction : application aux données de véhicules d'occasion : Outliers detection : modelling and prediction : application to used cars dataset. [Internet] [Doctoral dissertation]. Paris 1; 2015. [cited 2020 Dec 04]. Available from: http://www.theses.fr/2015PA010025.

Council of Science Editors:

Dimby SF. Détection d'outliers : modéllsation et prédiction : application aux données de véhicules d'occasion : Outliers detection : modelling and prediction : application to used cars dataset. [Doctoral Dissertation]. Paris 1; 2015. Available from: http://www.theses.fr/2015PA010025

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