Estimation non paramétrique de la densite des données non observées dans
 un problème inverse non linéaire.

Estelle KUHN,  Université Paris Nord, LAGA.
 
 On considère des problèmes inverses non lineaires et on s'intéresse a
 l'estimation non paramétrique de la densité des données non observées.
 Nous proposons un estimateur basé sur une approche type "maximum de
 vraisemblance" pour des densités appartenant a un modèle logspline. Nous
 étudions les propriétés asymptotiques de cet estimateur et proposons
également une méthode algorithmique pour le déterminer en pratique.