Adaptation via des inéqualités d'oracle dans le modèle de régression avec design aléatoire / Ngoc-Bien Nguyen ; sous la direction de Oleg Lepski
Type de document : ThèseLangue : français ; anglais.Pays: France.Éditeur : [S.l.], [s.n.], 2014Description : 1 vol. (98 p.) ; 30 cmBibliographie : Bibliogr. p. 83-95.Sujet MSC : 62G08, Statistics - Nonparametric inference, Nonparametric regression and quantile regression62G20, Statistics - Nonparametric inference, Asymptotic properties
97-02, Research exposition (monographs, survey articles) pertaining to mathematics educationNote de thèse: Thèse de doctorat, mathématiques, 2014, Aix-Marseille UniversitéEn-ligne : Thèse.fr
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Bibliogr. p. 83-95
Thèse de doctorat mathématiques 2014 Aix-Marseille Université
À partir des observations Z(n) = {(Xi, Yi), i = 1, ..., n} satisfaisant Yi = f(Xi) + ζi, nous voulons reconstruire la fonction f. Nous évaluons la qualité d'estimation par deux critères : le risque Ls et le risque uniforme. Dans ces deux cas, les hypothèses imposées sur la distribution du bruit ζi serons de moment borné et de type sous-gaussien respectivement. En proposant une collection des estimateurs à noyau, nous construisons une procédure, qui est initié par Goldenshluger et Lepski, pour choisir l'estimateur dans cette collection, sans aucune condition sur f. Nous prouvons ensuite que cet estimateur satisfait une inégalité d'oracle, qui nous permet d'obtenir les estimations minimax et minimax adaptatives sur les classes de Hölder anisotropes.
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