Estimation de densité via un algorithme EM-Kernel

Résumé : On s'intéresse, dans ce papier à la construction d'un algorithme automatique d'estimation de densité. Cet algorithme repose sur un modèle de mélange. Chaque composante de ce mélange peut être estimée via une méthode à densité dépendant d'un paramètre $\lambda$ . La valeur de $\lambda$ pour chaque composante du mélange, ainsi que les probabilités d'appartenance seront estimées par une méthode type EM par abus de langage (on maximisera une pseudo vraisemblance en alternant les étapes optimisation sur $\lambda$, optimisation sur les probabilités). Le choix d'une telle méthode sera justifié, pour la dimension 1, en partie 1. Des résultats asymptotiques seront explicités en partie 2. Enfin on présentera l'algorithme proprement dit et quelques résultats, en parties 3 et 4.
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 - 08:59:53
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:20:33
Document(s) archivé(s) le : lundi 27 septembre 2010 - 11:06:34

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Catherine Aaron. Estimation de densité via un algorithme EM-Kernel. 42èmes Journées de Statistique, 2010, Marseille, France, France. 2010. 〈inria-00494858〉

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