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Conference papers

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.
Document type :
Conference papers
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https://hal.inria.fr/inria-00386611
Contributor : Conférence Jds2009 <>
Submitted on : Friday, May 22, 2009 - 9:06:55 AM
Last modification on : Friday, January 10, 2020 - 9:08:06 PM
Long-term archiving on: : Thursday, June 10, 2010 - 11:34:14 PM

File

p57.pdf
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  • HAL Id : inria-00386611, version 1

Citation

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

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