Résumé : Cet exposé portera sur l’estimation de la densité d’une
variable Y, ou de sa densité conditionnellement à une variable X, pour
des variables X et Y à valeurs dans [0,1]. Nous présenterons une
procédure permettant dans ces cadres de bien estimer la densité, même
si elle possède une régularité non homogène et anisotrope. Etant
données une collection de partitions de l’intervalle ou du carré unité
et la famille des histogrammes construits sur ces partitions, la
méthode d’estimation que nous utilisons consiste à choisir le meilleur
histogramme à partir des données en se basant sur un critère de type
moindres
carrés pénalisés. Nous nous intéresserons en fait à une collection
particulière de partitions, composées d’intervalles ou de rectangles
dyadiques. Ce choix sera justifié tant par des considérations
pratiques que par des résultats théoriques.

Cet exposé se tiendra en salle C20-13, 20ème étage, Université
Paris 1, Centre Pierre Mendes-France, 90 rue de Tolbiac, 75013 Paris
(métro : Olympiades).