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Modèle non paramétrique parcimonieux pour la détection des points d'impact d'une variable fonctionnelle - 20/04/16

Doi : 10.1016/j.crma.2016.01.019 
Germán Aneiros a , Philippe Vieu b
a Universidad de A Coruña, Spain 
b Institut de Mathématiques, Toulouse, France 

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Résumé

Dans un problème de régression avec variable explicative fonctionnelle, on s'intéresse à la sélection des points les plus informatifs. Un modèle parcimonieux de type non paramétrique ainsi qu'une procédure de choix de variables basée sur une pré-sélection par dépistage sont proposés, et des résultats asymptotiques sont établis concernant à la fois la sélection des points informatifs et l'estimation des paramètres du modèle.

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Abstract

A nonlinear sparse model is defined for selecting impact points in regression problems with functional predictors, and a variable selection procedure based on screening and splitting is proposed. Some asymptotics are stated both for the impact points and for the parameters of the model.

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Vol 354 - N° 5

P. 538-542 - mai 2016 Retour au numéro
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