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.
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Contributor : Conférence Sfds-Hal <>
Submitted on : Thursday, June 24, 2010 - 8:52:56 AM
Last modification on : Tuesday, September 3, 2019 - 1:11:04 AM
Long-term archiving on : Monday, October 22, 2012 - 2:42:17 PM

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

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