Régression inverse par tranches pour une population stratifiée

Résumé : Dans cette communication, nous considérons un modèle semiparamétrique de régression dans lequel une variable à expliquer $Y$ dépend d'une covariable quantitative $X$ de dimension $p$ et d'une variable qualitative $Z$. Cette covariable $Z$ définit une stratification de la population. Ce modèle inclut une reduction de sa partie explicative via un indice $X'\beta$. Nous proposons une approche fondée sur la méthode SIR (Sliced Inverse Regression ou régression inverse par tranches en français) afin d'estimer la direction du vecteur de paramètre $\beta$. Nous avons obtenu des résultats asymptotiques pour l'estimateur proposé (convergence et normalité asymptotique). Des simulations ont montré le bon comportement numérique de l'estimateur dans les cas homoscédastique et hétéroscédastique.
Type de document :
Communication dans un congrès
42èmes Journées de Statistique, 2010, Marseille, France, France. 2010
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Contributeur : Conférence Sfds-Hal <>
Soumis le : jeudi 24 juin 2010 - 08:52:56
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:22:11
Document(s) archivé(s) le : lundi 22 octobre 2012 - 14:42:17

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Marie Chavent, Vanessa Kuentz, Benoît Liquet, Jérôme Saracco. Régression inverse par tranches pour une population stratifiée. 42èmes Journées de Statistique, 2010, Marseille, France, France. 2010. 〈inria-00494671〉

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