Principe d'invariance faible et régression isotonique

Résumé : On commencera par établir des principes d'invariance faibles pour une classe de processus linéaires dont les "innovations" vérifient une condition de dépendance introduite par Hannan (1973) bien adaptée à l'étude des séries temporelles. Le processus limite est un mouvement Brownien fractionnaire. Ces principes d'invariances sont les outils principaux pour étudier le comportement asymptotique de l'estimateur de la régression isotonique, lorque le terme d'erreur provient d'une série temporelle, comme l'ont montré Anevski et Hossjer (2006). La vitesse et la loi limite dépendent de la fonction de normalisation du processus des sommes partielles des erreurs et de sa loi limite. On donnera des exemples de processus linéaires pour lesquels on peut calculer explicitement la fonction de normalisation du processus des sommes partielles, et la vitesse qui en découle pour l'estimateur de la régression isotonique.
Type de document :
Communication dans un congrès
41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [4 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://hal.inria.fr/inria-00386603
Contributeur : Conférence Jds2009 <>
Soumis le : vendredi 22 mai 2009 - 09:06:14
Dernière modification le : mercredi 21 mars 2018 - 18:56:47
Document(s) archivé(s) le : lundi 15 octobre 2012 - 10:53:01

Fichier

p49.pdf
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

  • HAL Id : inria-00386603, version 1

Citation

Jérôme Dedecker, Florence Merlevède, Magda Peligrad. Principe d'invariance faible et régression isotonique. 41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009. 〈inria-00386603〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

196

Téléchargements de fichiers

60