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Conference papers

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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https://hal.inria.fr/inria-00494792
Contributor : Conférence Sfds-Hal Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Thursday, June 24, 2010 - 8:58:48 AM
Last modification on : Tuesday, February 22, 2022 - 11:32:01 AM
Long-term archiving on: : Monday, September 27, 2010 - 11:39:13 AM

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  • HAL Id : inria-00494792, version 1

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Aboubacar Amiri. Méthodes récursives en estimation et prévision non paramétriques. 42èmes Journées de Statistique, 2010, Marseille, France, France. ⟨inria-00494792⟩

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