Méthodes récursives en estimation et prévision non paramétriques

Résumé : Nous introduisons d'abord une famille paramétrique d'estimateurs récursifs de la densité indexée par un paramètre l appartenant à [0, 1]. Leur comportement asymptotique en fonction du paramètre l va nous amener à introduire des critères de comparaison basés sur les biais, variance et erreur quadratique asymptotiques. Pour ces critères, nous comparons nos estimateurs entre eux et aussi comparons notre famille d'estimateurs à l'estimateur non récursif de la densité de Parzen-Rozenblatt. Ensuite, nous définissons à partir denotre famille d'estimateurs de la densité une famille d'estimateurs récursifs à noyau de la fonction de régression. Nous étudions également ses propriétés asymptotiques en fonction du paramètre l. Ces résultats permettent ainsi de construire une famille de prédicateurs non paramétriques qui permettent de réduire le temps calcul.
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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 - 08:58:48
Dernière modification le : jeudi 24 juin 2010 - 08:58:48
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Aboubacar Amiri. Méthodes récursives en estimation et prévision non paramétriques. 42èmes Journées de Statistique, 2010, Marseille, France, France. 2010. 〈inria-00494792〉

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