Sur une famille paramétrique d'estimateurs séquentiels de la densité pour un processus fortement mélangeant

Résumé : On considère un processus à temps discret alpha-mélangeant, de densité de probabilité inconnue $f(x)$. Nous nous proposons d'estimer $f(x)$ de manière récursive à l'aide d'une série d'observations. Pour cela, nous considérons une sous-famille des estimateurs récursifs généraux initiés par Deheuvels (1974), incluant les estimateurs récursifs les plus utilisés. Pour cette sous-famille, nous obtenons l'erreur quadratique asymptotique exacte, ensuite, nous introduisons des critères de comparaison qui nous permettent  de classifier et comparer nos estimateurs.
Type de document :
Communication dans un congrès
41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009
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https://hal.inria.fr/inria-00386576
Contributeur : Conférence Jds2009 <>
Soumis le : vendredi 22 mai 2009 - 09:03:12
Dernière modification le : vendredi 22 mai 2009 - 13:07:39
Document(s) archivé(s) le : lundi 15 octobre 2012 - 10:52:15

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Aboubacar Amiri. Sur une famille paramétrique d'estimateurs séquentiels de la densité pour un processus fortement mélangeant. 41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009. 〈inria-00386576〉

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