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Accueil du site > Séminaires > Probabilités Statistiques et réseaux de neurones > Estimation adaptative de la densité pour des observations dépendantes

Vendredi 10 novembre 2006, à 11h00

Estimation adaptative de la densité pour des observations dépendantes

Olivier Wintenberger (Université Paris 1), Olivier.Wintenberger@univ-paris1.fr

Résumé : Nous étudions la convergence de l’estimateur par ondelettes à seuillage dur au-delà du cadre classique de données iid. Pour cela, nous introduisons un paramètre \gamma dans le niveau de seuillage. Ce degré de liberté supplémentaire permet de prendre en compte des données dépendantes pour lesquelles il existe des versions affaiblies de l’inégalité de Bernstein classique. Le paramètre \gamma optimal dépend de la dépendance des observations. Nous proposons de l’estimer par Cross-Validation. Des résultats numériques sont donnés à partir de simulations. (En collaboration avec Irène Gannaz).

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