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Objectifs et Compétences

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Dans de nombreux problèmes rencontrés dans la pratique, les données statistiques sont soit inexistantes, soit peu fiables, incomplètes ou insuffisantes, ce qui rend difficile l’approche de ces problèmes par les méthodes classiques. L’utilisation des modèles paramétriques en statistique est souvent faite pour des raisons de simplicité seulement. Les modèles statistiques qui expliquent les données sont en réalité plus complexes. Le problème statistique, dans ce contexte, consiste alors à estimer, à partir des observations, une fonction inconnue appartenant à une certaine classe fonctionnelle. L’objectif de cette équipe est alors d’utiliser  les méthodes statistiques non paramétriques qui  nécessitent que  l’information disponible sur l’ensemble de données sans se donner aucune hypothèse a priori sur la distribution des données. Une des applications est l’analyse fréquentielle du phénomène heavytailed (queue lourde) qui  est une branche de la théoried’événements rares. Depuis quelques années,cette théorie a reçu beaucoup d’attention aussi bien sur le plan théorique que pratiqueet ne cesse d’élargir son champ d’application, comme récemment dans le domaine dela finance et de l’informatique. L’application de cette théorie, ainsi que les avancéesthéoriques sont de plus en plus nombreuses et touchent beaucoup de domaines variéscomme l’hydrologie, la finance, l’assurance, l’environnement, la médecine (risquealimentaire), informatique, etc. La multiplicité des événements extrêmes durant ladernière décennie (crues de rivières, cours exceptionnels d’actions, séisme de fortemagnitude, etc.) rend incontournable la modélisation et l’étude de tels événements.ñ

 

Projets de Recherche

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 L'équipe participe aux projets nationaux suivants :

CNEPRU (en cours de validation)
N°                      C00L03UN060120150001
Intitulé               Sur l’estimation non paramétrique de la fonction densité dans le cas uni et
multidimensionnel et applications
Responsable       Pr ADJABI Smail

CNEPRU (en cours de validation)
N°                      C00L03UN060120150002
Intitulé              Modélisation, méthodes d’approximation et d’estimation pour l’évaluation
de performances des systèmes et réseaux
Responsable  BARECHE Aicha

CNEPRU (achevé :2013-2016)
N°                       B00620120001 
Intitulé             Approche bayesienne dans les modèles statistiques non paramétriques pour
l’évaluation de performances et la fiabilité
Responsable       Pr ADJABI Smail

CNEPRU (achevé :2010-2012)
N°                      B00620090009 
Intitulé               Modèles Statistiques de la décision pour la stabilité et l’évaluation de
performances des systèmes
Responsable       Pr ADJABI Smail

CNEPRU (achevé :2007-2009)
N°                        B00620060027
Intitulé                Méthodes Statistiques non paramétriques et outils pour l'évaluation des
performances
Responsable       Pr ADJABI Smail

CNEPRU (achevé :2003-2006)
N° B0601/02/2003
Intitulé              Lois et tests non paramétriques de fiabilité. Application aux réseaux de
Télécommunication
Responsable       Pr ADJABI Smail ñ

Production

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La principale production scientifique de l'équipe pour les années 2013-2015 est :

Publications dans des revues :

1. N. Saadi, S. Adjabi (2016). Nonparametric trigonometric orthogonal regression. C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 354, pp. 851-858. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1631073X16300565
2. Zougab, N., Adjabi (2016). Multiplicative bias correction for generalized Birnbaum–Saunders kernel density estimators and application to nonnegative heavy tailed data.Journal of the Korean Statistical Society 45. pp 51–63. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1226319215000502
3. Zougab N., Adjabi S., and KokonendjiC(2016) . Comparison study to bandwidth selection in binomial kernel estimation using Bayesian approaches., Journal of Statistical Theory and Practice., Volume 10, Issue 1, pp. 133-153. http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/15598608.2015.1098579
4. Ziane Y., Adjabi S and Zougab N. (2015).  Adaptive Bayesian bandwidth selection  in asymmetric kernel density estimation for nonnegative heavy-tailed data, Journal of Applied Statistics, 42:8, 1645-1658, 2015. http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/02664763.2015.1004626
5. Cherfaoui M., Boualem M., Aissani D., Adjabi S. Quelques propriétés des estimateurs à noyaux gamma pour des échantillons de petites tailles.,AfrikaStatistika., Volume 10, Number 1 (2015), 763-776.http://projecteuclid.org/euclid.as/1447439366
6. Cherfaoui M., Boualem M., Aïssani D. and Adjabi S. (2015). Choix du Paramètre de Lissage dans l’Estimation à Noyau d’un Matrice de Transition d’un Processus Semi-Markovien. CRAS (C.R. Acad. Sci. Paris - Comptes Rendus de l’Académie des Sciences), Ser. I, Elsevier 353,  273–277.http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1631073X14003185
7. Yousfi S., Aïssani D., Boumaza R. and Adjabi S. (2015).  Optimal Bandwidth Matrices in Functional Prinipal Component Analysis of Density Functions, Journal of Statistical Computation and Simulation, Francis and Taylor Ed., Vol. 85, Issue 1, pp 2315-2330. http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/00949655.2014.928293
8. Zougab N., Adjabi S., and Kokonendji C. (2014).  Bayesian approach in nonparametric count regression with binomial kernel.International journal ofCommunications in Statistics - Simulation and Computation.Vol. 43, Issue 5,  pp. 1052-1063.http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/03610918.2012.725145
9. Zougab N., Adjabi S., and Kokonendji C., Bayesian estimation of adaptive bandwidth matrices in multivariate kernel density estimation.International Journal of Computational Statistics and Data Analysis, Vol. 75, 2014.pp.28-38 http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167947314000322
10. Bareche A. and Aïssani D. (2014).Interest of Boundary Kernel Density Techniques in Evaluating an Approximation Error of Queueing.International Journal of Mathematics and Mathematical Sciences, Hindawi Ed., Vol. 2014.http://www.hindawi.com/journals/ijmms/2014/871357/
11. Bareche A. et Aïssani D. (2013).Comparaison des Méthodes de Stabilité Forte et d’Estimation Non Paramétrique pour l’Approximation du Système d’attente G/G/1 par le Système M/G/1. Journal Européen des Systèmes Automatisés (JESA), Vol. 47 n° 1-2-3, Lavoisier Ed. pp. 155 - 164.http://jesa.revuesonline.com/article.jsp?articleId=18770
12. Lagha K. and Adjabi S. (2013). Laws of the iterated logarithm for nonparametric sequential density estimators.Journal of Statistical and Aplications, Vol.12, n° 2 July, pp. 145-151.http://www.atlantis-press.com/publications/jsta/
13. Zougab N., Adjabi S. and Kokonendji C. C. (2013). A Bayesian Approch to Bandwith Selection in Univariate Associate Kernel Estimation, Journal of Statistical Theory and Pratice,7:1,pp.8-23. URL: http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/15598608.2013.756286
14. Zougab N., Adjabi S. and Kokonendji C. C.(2013). Adaptive smoothing in associated kernel discrete functions estimation using Bayesian approach, Journal of Statistical Computation and Simulation, Vol. 83, Issue 12, 2012, pp 2219-2231. http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/00949655.2012.686615
15. Zougab N., Adjabi S. and Kokonendji C. C.(2012). Binomial kernel and Bayes local bandwidth in discrete function estimation, Journal of Nonparametric Statistics. Vol. 24, Issue 3, pp 783-795. URL: http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10485252.2012.678847
16. Bareche A. Aissani D. (2011). Statistical techniques for a numerical evaluation of the proximity of G/G/1G/G/1 and G/M/1G/M/1 queueing systems.Computers& Mathematics with Applications,Volume 61, Issue 5, March 2011, Pages 1296–1304. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0898122110009624
17. Adjabi S. and Bouchama K. (2011). K-terminal reliability evaluation of a telecommunications network represented by a discret and dynamic model. International Journal of Operations Research (IJOR), Vol. 8, n°3, pp. 34-43. http://www.orstw.org.tw/IJOR/6_table_contents.html
18. Saadi N., and Adjabi S. (2009).  On the Estimation of the Probability Density by Trigonometric Series.Communications in Statistics - Theory and Methods Vol. 38, Issue 19, pp. 3583—3595.http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/03610920802604202
19. Bareche A. and Aïssani D.(2008). Kernel Density in the Study of the Strong Stability of the M/M/1 Queueing System, ORL (Operation Research Letters), Vol. 36, Issue 5, pp. 535 - 538.http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167637708000473
20. S. Adjabi, S. M'sili (2004).  Application of the CART method to a new pricing classification in automobile insurance , Student revue, Vol. 5,  N°2,  85-96.http://www.statpostgrade.ch/bilan/student/vol5n2.pdf
21. S. Adjabi, K. Lagha et A. Aissani (2004). Application des lois non paramétriques dans les systèmes d'attente et théorie de renouvellement, An International Journal on Operations Research: RAIRO-Operations Research, Vol. 38, N°3, 243-254. http://www.rairo-ro.org/articles/ro/abs/2004/03/ro2201/ro2201.html

Chapitres de livres

1. A. Bareche, D. Aïssani (2015). Impact of Nonparametric Density Estimation on the Approximation of the G/G/1 Queue by the M/G/1 One. E. Ould-Saïd et al. (eds.), Functional Statistics and Applications – Selected Paper from MICPS-2013, Contributions to Statistics, Springer International Publishing AG, Cham,  2015. http://www.springer.com/us/book/9783319224756.
2. A. Bareche, M. Cherfaoui, D. Aïssani (2015).Quality of the Approximation of Ruin Probabilities Regarding to Large Claims. H.A. Le Thi et al. (eds.), Advanced Computational Methods for Knowledge Engineering, Advances in Intelligent Systems and Computing 358, DOI: 10.1007/978-3-319-17996-4_11, 119-126, Springer International Publishing Switzerland. http://www.springer.com/us/book/9783319179957
3. D. Aissani,  M. Cherfaoui,  S. Adjabi, S. Hocine and N. Zareb,  (2010). Optimal Management of Equipments of the BMT Container terminal (Bejaia’harbor), Part II: rapid Modelling in Manufactiring and Logistics, in the book” Rapid Modelling and Quick Response”, Gerald Reiner Editor, Springer, ISBN: 978-1-84996-524-8, pp. 33-45 http://www.springer.com/us/book/9781849965248
4. D. Aissani, S. Adjabi, M. Cherfaoui,  T. Benkhellat and N. Medjkoune, (2009). Forecast of the traffic and Performance evaluation of the BMT Container terminal (Bejaia’harbor), Chapter 5, in the book” Rapid Modelling  Increasing Competitiveness  Tools and Mindest”,  Gerald Reiner Editor,  Springer,  ISBN: 978-1-84882-747-9,  pp. 53-64. URL: http://www.springer.com/us/book/9781848827479
5. S. Adjabi  and  K. Lagha , (2007). Performance Evaluation of a Tandem Queueing Network, In the Book "Recent Advances in Stochastic Modelling and Data Analysis", Christos H. Skiadas Editor, World Scientific Publishing Co Pte Ltd, ISBN: 978-981-270-968-4, pp. 630-635.http://www.worldscientific.com/worldscibooks/10.1142/6568
6. S. Adjabi, K. Lagha, N. Zougab and H. Touati  (2005). Non parametric laws in the performance evaluation of the  reliable, unreliable and renewal systems, XI International Symposium on Applied Stochastique Models and Data Analysis, (ASMDA 2005),  Brest, France, May 17-20, 2005, Proceedings Editors : Jacques Janssen and Philippe Lenca  ISBN 2-908849-15-1, pp. 1425-1432.https://conferences.telecom-bretagne.eu/asmda2005/IMG/pdf/proceedings/proceedings-asmda2005.pdf
7. D. Aissani,  S. Adjabi  et   M.S. Radjef,  (1994) Les Mathématiques à Bougie médiévale et  Fibonacci,  In the book " Leonardo Fibonacci: Il tempo, le opera,  l'ereditascientifica.", PaciniEditore (IBM Italia),   Pisa , Italia,  1994 , pp : 67-82. https://www.researchgate.net/publication/263983294_Les_Mathematiques_a_Bougie_Medievale_et_Fibonacci

Proceedings

1. A. Bareche, D. Aïssani (2014). ”Statistical Methodology for Approximating G/G/1 Queues by the Strong Stability Technique”, Proceedings of the 3rd International Conference on Operations Research and Enterprise Systems, pages 241-248, DOI : 10.5220/0004834002410248,  Copyright © SCITEPRESS, 2014. http://www.scitepress.org/DigitalLibrary/PublicationsDetail.aspx?ID=zhEx2/qF8I8=&t=1
2. A. Bareche, D. Aïssani (2007). ”Interest of kernel density in the use of strong stability method to precise the proximity of G/M/1 and M/M/1 systems”, Proceedings of the Second International Conference Valuetools’2007 (Performance Evaluation, Methodologies and Tools),October  23-25, 2007, Nantes, France, ACM International Conference Proceedings Series. ICST (Institute for Computer Sciences Social Informatics and Telecommunications Engineering), Brussels, ISBN: ICST 978-963-9799-00-4, pp. 1–5. http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1345331&CFID=649215555&CFTOKEN=78147501
   

Communications Internationales

1. N. Belaid, S. Adjabi, C. C Kokonendji, N. Zougab (2016) Approche bayesienne locale dans ’estimation par noyau associés discrets multivariés.  48èmes Journées de Statistique (JdS 2016). Montpellier, France.  30 Mai au 03 Juin. Abstract p.28
2. L. Djerroud  T. SengaKiessé,  S. Adjabi  (2016). Application de la régression non paramètrqiue multivariée à l’analyse de sensibilité.  48èmes Journées de Statistique (JdS 2016). Montpellier, France.  30 Mai au 03 Juin. Abstract p.93
3. S. Adjabi,  Y. Ziane,  N. Zougab (2016) Approche bayesienne dans l’estimation non paramétrique des densités heavytailed par noyau associé.  48èmes Journées de Statistique (JdS 2016). Montpellier, France.  30 Mai au 03 Juin. Abstract p.28
4. N. Belaid, S. Adjabi (2016). Approche bayesienne locale dans l’estimation non paramétrique de la function de masse de probabilité par noyau de Poisson. Marrakech International Conference on Probability and Statistics.25-28 April 2016, Marrakech, Maroc.Abstract p.7.
5. L. Harfouche, N. Zougab, S. Adjabi (2016). Bays local bandwidth for kernel density estimation applied to categorial discrete data. Marrakech International Conference on Probability and Statistics.25-28 April 2016, Marrakech, Maroc.Abstract p.7.
6. L. Harfouche, N. Zougab, S. Adjabi (2016). Multivariate generalized gamma kernel density estimators. Conférence Internationale CIMAT16, Ain Temouchent, Algérie 4-5 Juin.
7. M. Boualem, A. Bareche, M. Cherfaoui (2016). Stochastic comparison of a single server queue with retrials and priority customers. 2nd European Conference on Queueing Theory (ECQT 2016), July 18-20. Toulouse, France.
8. A. Bareche, M. Cherfaoui,D. Aïssani (2016). Approximate analysis of an GI/M/∞ queue using the strong stability method. 8th IFAC Conference  on Manufacturing Modelling, Management & Control (MIM 2016), June 28-30. Troyes, France.
9. A. Bareche, M. Cherfaoui,D. Aïssani (2016). Approximation of an M/M/s queue by the M/M/∞ one using the operator method. 5th International Conference on Mathematical Modeling in Physical Sciences (IC-MSQUARE 2016), May 23-26. Athens, Greece.
10. A. Bareche, M. Cherfaoui,D. Aïssani (2016). Optimal and Threshold Approximation of the Hysteretic GI/M/1 Queue. 17th Edition of the Annual Congress of the French Society of Operations Research and Decision Making (ROADEF 2016), February 10-12. Compiègne, France.
11. L. Harfouche, S. Adjabi& N. Zougab (2015). Estimation of discrete probability density associated with the kernel method. International Conference Mathematical and Computational Modelling in Science and Technology ICMCMST’2015.02-07 Août 2015, Izmir, Turquie. Actes pp. 112.
12. N. Belaid, S Adjabi, N. Zougab (2015). Les méthodes Monte Carlo dans l’estimation non paramétrique de la densité discrète par noyaux associés. Colloque International sur la Statistique et ses Applications. Saida, Algérie, 06-07 Mai. Abstract p.20. 
13. S. Adjabi, N. Zougab C..Kokonendji.(2015)  Approche bayésienne dans l’estimation non-paramétrique de la densité des données de dénombrement par noyau associé. 47èmes Journées de Statistique de la SFdS, Lille France, Juin 2015, Abstract p.106.
14. A. Bareche, M. Cherfaoui, D. Aïssani (2015). Quality of the Approximation of Ruin Probabilities Regarding to Large Claims. 3rd International Conference  on Computer Science, Applied Mathematics and Applications (ICCSAMA 2015), May 11-13, 2015, Metz, France.
15. A. Bareche, M. Cherfaoui, D. Aïssani (3015). An optimal approximation of the GI/M/1 model with two-stage service policy. 6th Edition of the International Conference “Operational Research Practice in Africa” (ORPA 2015), April 20-22, 2015, USTHB/Algiers, Algeria.
16. A. Bareche, M. Cherfaoui, D. Aïssani (2015). Impact of heavy-tailed distributions on the approximation of ruin probabilities. 8th International Finance Conference (IFC8), March 12-14, 2015, Paris, France.
17. M. Cherfaoui, A. Bareche, D. Aïssani (2015). Strong stability of an  GI/ M/∞  queue after perturbation of its structure. 16th Edition of the Annual Congress of the French Society of Operations Research and Decision Making (ROADEF 2015), February 25-27, 2015, Marseille, France.
18. A. Touazi, Z. Benouaret, S. Adjabi et D. Aissani (2014). Méthode du noyau dans l’analyse de stabilité forte d’un modèle de risque. Colloque International Modélisation Stochastique et Statistique MSS’2014, 23-25 Novembre 2014, USTHB, Alger, Algérie.
19. K. Lagha, S. Adjabi (2014) Estimation non paramétrique Estimation non séquentielle de la fonction densité par des fonctions orthogonales. Colloque International  statistique et Applications Avancées CSAA 2014 Université de Constantine 1, 30 Novembre et 01 Décembre 2014, Constantine, Algérie.
20. S.  Amroun, S. Adjabi (2014).  Estimation de la courbe de régression par les splines. Colloque International Modélisation Stochastique et Statistique MSS’2014, 23-25 Novembre 2014, USTHB, Alger, Algérie.
21. N.  Zougab, S. Adjabi et C. C.Kokonendji (2014). Approche bayésienne dans l'estimation de la fonction de régression discrète par noyau binomial. Colloque International Modélisation Stochastique et Statistique MSS’2014, 23-25 Novembre 2014, USTHB, Alger, Algérie.
22. Y. Ziane,  S. Adjabi et N. Zougab (2014) Estimation non paramétrique des densités Heavy-tailed par la méthode du noyau. Colloque International Modélisation Stochastique et Statistique MSS’2014, 23-25 Novembre 2014, USTHB, Alger, Algérie.
23. A. Bareche, D. Aïssani (2014).  On the strong stability of classical queueing systems with unknown general distribution. International Conference ’’Stochastic and Statistical Modeling (MSS’2014)’’, November  23-25. USTHB/Algiers, Algeria.
24. M. Cherfaoui, A. Bareche, D. Aïssani, S. Adjabi (2014).Strong Stability of an M/M/∞ Queue. First European Conference on Queueing Theory (ECQT 2014), August 20-22, 2014, Ghent, Belgium.
25. A. Bareche, D. Aïssani (2014). Impact of nonparametric methods on the numerical evaluation of the proximity of queueing systems. 46th days of Statistics (JdS2014), June 2-6, 2014, Rennes, France.
26. A. Bareche, D. Aïssani (2014). G/G/1 Queue Revisited: Approximation of the Performance Measures Using a Statistical Approach. 9th International Statistics Day Symposium (ISDS’2014), May 10-14, 2014, Side, Turkey.
27. A. Bareche, D. Aïssani (2014). Statistical Methodology for Approximating G/G/1 Queues by the Strong Stability Technique. 3rd International Conference on Operations Research and Entreprise Systems (ICORES 2014), March 6-8, 2014, Angers, France.
28. S. Adjabi, C. C. Kokonendji and N.Zougab (2014). Bayesian Approach to nonparametric Estimation of Discrete Density   by Associated Kernel.  Workshop “Count Data Modeling and Analysis”Besançon, France, 1-4 July. Abstract pp. 3.
29. A. Bareche, D. Aïssani (2013). Nonparametric estimation for approximating the G/G/1 queue by the M/G/1 one. Marrakesh International Conference on Probability and Statistics (MICPS-2013), December 17-20. Marrakesh, Morocco.
30. A. Barecheand D. Aïssani(2013).Non Parametric Estimation for the Study of the StrongStability of the G/M/1 QueueingSystem.Actes de la 14e Conférence ROADEF (Recherche Opérationnelle et Aide à la Décision), Université de Troyes (France), 2013, pp. 118.
31. A.Bareche and D. Aïssani(2012).  Statistical Methods for Analyses of G/G/1 Queuing system using Strong Stability Method, Proceedings of ICPAM‘12 ( International Conference on pore and Applied Mathematics, Guelma, 05/2012, pp-43.
32. K.Lagha and S. Adjabi (2012).Convergence de l’Estimateur Multivarié à Noyau de la régression. 44e Journées de la Statistique de la SFdS( JdS‘2012) du 21 au 25 mai 2012, Bruxelles, pp84.
33. S. Adjabi and M. Cherfaoui (2012).Estimation non paramétriques de la fiabilité et du taux de hasard par la méthode du noyau adaptée. 44e Journées de la Statistique de la SFdS( JdS‘2012) du 21 au 25 mai 2012, Bruxelles, pp77.
34. N. Zougab, S. AdjabiandC. C. Kokonendji (2011). A Bayesian approach to bandwidth selection in associate kernel estimation, The Pyrenees International Workshop and Summer Scholl in Statistics, Probability and Operation Research (SPO 2011), 13 to 16 September, 2011, Jaca, Huesca, Spain.
35. N.Saadi, S. Adjabi and A. Gannoun(2011). Estimation of Cumulative Distribution Function using Trigonometric Series. 1th African Congress of Statistics and Probability, 06 to 11 June 2011, Dakar and Saint-Louis (Senegal).
36. S. Adjabi S. K. Lagha (2011).Dynamic Model to the reliability evaluation of the telecommunication network.7th International Conference on ―Mathematical Method in Reliability‖ Theory, Methods and Application MMR2011, Beijing, China, 20 to 24 June.
37. S. Adjabi S. (2011). Méthode du noyau dans l’estimation de la fiabilité et le taux de défaillance, 43e Journées de Statistique, 23 au 27 Mai 2011, Tunis, Tunisie.
38. A. Bareche and D. Aïssani (2010). Boundary bias correction in nonparametric density estimation: application to queueing systems. Colloque International MSS'2010 (Modélisation Stochastique et Statistique), USTHB, Alger, 11/2010, pp. 18.
39. A. Bareche, D. Aïssani (2010).  Nonparametric Estimation for a Numerical Evaluation of the Proximity of G/G/1 and G/M/1 Systems. 24th European Conference on Operational Research (EURO XXIV), July 11-14, 2010, Lisbon, Portugal.
40. S. Adjabiand M. Cherfaoui(2010). Bootstrap dans l’estimation de la densité par la méthode du noyau. 42èmes Journées de Statistiques : JDS 2010 Marseille, France 24 au 28 Mai 2010, , Abstract p. 97.
41. S. Adjabi, K. Lagha and M.Hassani (2010). Evaluation de performances des systèmes d’attente fiables. 42èmes Journées de Statistiques: JDS 2010 Marseille, France 24 au 28 Mai 2010, Maseille, Abstract p. 41.
42. A. Bareche A. D. Aïssani (2009).Nonparametric Estimation for the Study of the Strong Stability of the M/G/1 Queueing System. The 9th BalKan Conference on Operational Research‘‘ BALCOR 2009, 02 to 06 September 2009, Constanta, Romania.
43. D. Aïssani , S. Adjabi M. Cherfaoui T. Benkhellatand N. Medjkoune(2009).Evaluation des Performances du Terminal à Conteneurs B.M.T. (Port de Bejaia), Actes du Séminaire International ―Terminal Development and Management‖, B.M.T. (Bejaia Mediterranean Terminal).
44. K. Lagha K., S. Adjabi, and D. Aissani (2009).Law of the iterated logarithm for nonparametric sequential density estimators, European meeting of statisticians EMS09, Toulouse, 20 to 24 july. Actes des Abstracts pp .63
45. S. Adjabi,K. Lagha and M. Hassani (2009).Méthode du noyau dans l’évaluation de performances des systèmes d’attente. 41ème Journées des statististique, Bordeaux, 25 au 29 Mai.
46. A. Barecheand D. Aïssani(2008).Kernel Density Estimation in the Study of the Strong Stability for Evaluating the Proximity of the M/G/1 and M/M/1 systems". Actes du Colloque International Statistique des Processus et Applications (CISPA 2008), Constantine, 10/2008, pp. 55 - 58.
47. N. Dehas and S. Adjabi(2008).Design of Communication Network Topology, International Workshop IWOR (on Operation Research), Madrid, 2008.
48. A. Bareche and D. Aïssani(2007).Interest of Kernel Density in the Use of Strong Stability Method to Precise the Proximity of G/M/1 and M/M/1 systems, Second International Conference Valuetools 2007 (Performance Evaluation, Methodologies and Tools), Nantes. ICST 978-963-9799-00-4.
49. S. Adjabi S. and K. Lagha (2007).Evaluation de peformance d'un système de renouvellement, Actes du Séminaire International STMM‘2007 (Techniques et le Management de la Maintenance), Mai , Bordj el Bahri, Alger, pp. 57.
50. R. Sait, N.  Zerrougui, S.  Adjabi and D.Aïssani (2007). Evaluation des Performances du Parc à conteneurs de l’Entreprise Portuaire de Béjaia. Proceedings of an International Conference Sada‘07 (Applied Statistics for Development in Africa), Cotounou (Benin), 2007.
51. S. Adjabiand K. Lagha K. (2007).Performances Evaluation of a tandem network queueing network, International Conference ASMDA2007 (Applied Stochastic models and data Analysis), Chania, Crete, Greece.
52. A. Bareche, D. Aïssani (2006).  Precision of an approximation error of the systems G/M/1 and M/M/1. International Seminar on Stability Problems for Stochastic Models, August 27 to September 02. Sovata, Romania.

Communications Nationales

1. S. Djouder, S. Adjabi  and  N. Zougab (2014). Approche bayesienne dans l’estimation de la fonction densité par noyaux asymètriques.  Journées de Statistique, Biskra 06 et 07 Mai 2014. Abstract pp.5.
2. A. Madi ,  M. Azil  and S. Adjabi (2012). Les Méthodes Statistiques de Prévision dans Les Problèmes de Transport, Journée d‘étude : « Transport et Planification Urbaine » Bejaia 23 Avril.
3. N. Zougab  and S. Adjabi  (2009). Inférence Bayesienne par les méthodes monte Carlo par Chaines de Markov Rencontre des Mathématiciens Algériens : RMA‘2009, , USTHB, Alger. 10 au 11 Mai.
4. N. Saadi, S.Adjabi  andN.Zougab  (2009).Estimation non paramétrique de la densité de probabilité par projection Rencontre des Mathématiciens Algériens : RMA‘2009, , USTHB, Alger., 10 au 11 Mai 2009.
5. A. Bareche, D. Aïssani (2006). Application of the kernel density method for a numerical evaluation of the proximity of queueing systems. Seminar on Statistics and its Applications ’’STAT’06’’, May 29-30. Tizi-Ouzou, Algeria.  

Soutenances :

 

Soutenance Magister

1. Sofiane DJOUDER. Méthodes de Monte Carlo dans l'estimation non paramétrique de la densité de probabilité par noyaux associés. Mémoire de Magister en  Mathématique Appliquées. Département de Recherche opérationnelle, Université de Béjaia.  Soutenu le 30 Avril  2014, sous la direction du Pr Smail ADJABI.
2. Said BEDDEK.  Sur l’estimation non paramétrique de la densité de probabilité dans le cas multidimensionnelle.   Mémoire de Magister en  Mathématique Appliquées. Département de Recherche opérationnelle, Université de Béjaia.  Soutenu le 11 juin 2011, sous la direction du Pr Smail ADJABI.  
3. Sonia AMROUN. Sur l’estimation non paramétrique de la courbe de régression de la moyenne.  Mémoire de Magister en  Mathématique Appliquées. Département de Recherche opérationnelle, Université de Béjaia.  Soutenu le 16  juin 2011, sous la direction du Pr Smail ADJABI.
4. Mouloud CHERFAOUI. Bootstrap dans l’estimation non paramétrique de la densité de probabilité et la courbe de régression de la moyenne. Mémoire de Magister en  Mathématique Appliquées. Département de Recherche opérationnelle, Université de Béjaia.  Soutenu le  octobre 2009, sous la direction du Pr Smail ADJABI.
5. Nora SAADI.  Estimation de la densité de probabilité par la méthode des fonctions orthogonales.Mémoire de Magister en  Mathématique Appliquées. Département de Recherche opérationnelle, Université de Béjaia.  Soutenu le   janvier 2008, sous la direction du Pr Smail ADJABI.
6. Nabil ZOUGAB.  Etude comparative des méthodes de sélection du paramètre de lissage dans l’estimation de la densité de probabilité par la méthode du noyau. Mémoire de Magister en  Mathématique Appliquées. Département de Recherche opérationnelle, Université de Béjaia.  Soutenu le  janvier 2007, sous la direction du Pr Smail ADJABI

Soutenance de Doctorat

 

1. Nora SAADI.  Estimation de la densité de probabilité par projection orthogonale. Application à la Courbe de Régression de la Moyenne. Thèse de Doctorat en Mathématiques Appliquées, Département de Recherche opérationnelle, Université de Béjaia.  Soutenu le  septembre 2016, sous la direction du Pr Smail ADJABI.
2. Yasmina ZIANE. Sur l’estimation non paramétrique de l’indice de variabilité et la distribution des densités heavytailed. Thèse de Doctorat LMD  en Mathématiques Appliquées, Département de Recherche opérationnelle, Université de Béjaia.  Soutenu le  25 Février  2016, sous la direction du Pr Smail ADJABI.
3. Nabil ZOUGAB. Approche Bayésienne dans l’estimation non paramétrique de la densité de Probabilité et la courbe de régression de la moyenne. Thèse de Doctorat en Mathématiques Appliquées, Département de Recherche opérationnelle, Université de Béjaia.  Soutenu le 17 février 2013, sous la direction du Pr Smail ADJABI et du Pr Célestin C. KOKONENDJI de l’université de Besançon, France.

Habilitation Universitaire

1. Aicha BARECHE. Quelques aspects statistiques et numériques pour l'étude de la stabilité forte des systèmes de files d'attente.  Habilitation universitaire en Mathématiques AppliquéesDépartement de Recherche opérationnelle, Université de Béjaia.  Soutenue le 10 Novembre 2011.
2. Nabil ZOUGAB. Estimation non paramétrique et semi paramétrique par la méthode du noyau de la densité et de la courbe de régression. Cas Uni et multidimensionnel. Habilitation universitaire en Mathématiques Appliquées. Département de Mathématique, Université de Tizi Ouzou.   Soutenue le 27 Septembre 2015.

Animations Scientifiques

Organisation de Colloques

1. Colloque International MOAD'07 " Méthodes et Outils d'Aide à la Décision " 17, 18 et 19 Novembre 2007, Université de Béjaia,  Algérie
2. Journée d'Etude: synthèse et perspectives de recherche sur le projet PNR MOSIPLIT, 2013.Université de Béjaia,  Algérie
3. Workshop: Performance et Qualité de Service. 2013, Université de Béjaia,  Algérie

Membre de comité de lecture

1. Colloque International MOAD'07 " Méthodes et Outils d'Aide à la Décision " 17, 18 et 19 Novembre 2007, Université de Béjaia,  Algérie.
2. Colloque International " Statistique des Processus et Applications ‘’ CISPA 2008, 18 et 19 Octobre  2008, Université de Constantine,  Algérie.
3. Colloque International Modélisation Stochastique et Statistique MSS’2010, 21-23 Novembre 2010, USTHB, Alger, Algérie.
4. Colloque International Modélisation Stochastique et Statistique MSS’2014, 23-25 Novembre 2014, USTHB, Alger, Algérie.

Expertise

1. Journal  EJOR (European Journal of OperationalResearch)
2. Journal  JNPS (Journal of NonparametricStatistics)
3. Journal  CSDA (ComputationalStatistical and Data Analysis)
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