Estimation non-paramétrique robuste pour données fonctionnelles

Résumé : L'estimation robuste présente une approche alternative aux méthodes de régression classiques, par exemple lorsque les observations sont affectées par la présence de données aberrantes. Récemment, ces estimateurs robustes ont été considérés pour des modèles avec données fonctionnelles. Dans cet exposé, nous considérons un modèle de régression robuste avec une variable d'intérêt réelle et une variable explicative fonctionnelle. Nous définissons un estimateur non-paramétrique de la fonction de régression, et nous nous intéressons à ses propriétés asymptotiques, relativement à des erreurs Lq. Notre procédure d'estimation est ensuite évaluée sur un jeu de données réelles.
Type de document :
Communication dans un congrès
41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009
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Contributeur : Conférence Jds2009 <>
Soumis le : vendredi 22 mai 2009 - 09:06:55
Dernière modification le : mardi 11 septembre 2018 - 15:18:49
Document(s) archivé(s) le : jeudi 10 juin 2010 - 23:34:14

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Citation

Christophe Crambes, Laurent Delsol, Ali Laksaci. Estimation non-paramétrique robuste pour données fonctionnelles. 41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009. 〈inria-00386611〉

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