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Accueil du site > Séminaires > Probabilités Statistiques et réseaux de neurones > Test adaptatif de nullité par symmétrisation

Vendredi 27 février 2004 à 10h

Test adaptatif de nullité par symmétrisation

Yves Rozenholc (Université du Maine)

Résumé : Soit dans R^n, le modèle Y = f + \epsilonY est une vecteur d’observations, f son espérance inconnue et \epsilon un bruit. Un test de l’hypothèse f=0 contre f\not=0 est construit sous des hypothèses minimales sur \epsilon à l’aide d’un principe de symétrisation. Le test proposé est non paramétrique et non asymptotique. Son niveau ainsi que sa puissance peuvent être controlés en supposant seulement que les composantes de \epsilon sont symétriques, indépendantes et ne chargent pas 0. Dans un cadre de régression "fix-design" où f_i = F(x_i) avec F fonction de régression inconnue, ce test est adaptatif pour la régularité Holdérienne et la vitesse de test obtenue est optimale pour s>1/4 et équivalente à celle du cas Gaussien pour s<1/4.

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