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Asymptotic normality of a robust kernel estimator of the regression function for functional ergodic data: Case of an unknown scale parameter - 08/06/19

Normalité asymptotique de l'estimateur à noyau de la fonction de régression robuste du paramètre d'échelle pour des données fonctionnelles ergodiques : cas d'un paramètre d'échelle inconnu

Doi : 10.1016/j.crma.2019.04.010 
Mohammed Kadi Attouch a , Zoulikha Kaid a , Hayat Louhab b
a Department of Mathematics, College of Science, King Khalid University, PO. Box 9004, Abha, Saudi Arabia 
b Université Djillali-Liabès, Laboratoire de probabilités, statistique, processus stochastiques, BP. 89, 22000 Sidi Bel-Abbès, Algeria 

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Abstract

Under a nonparametric robust regression model, we consider the problem of estimating the score function   for a fixed x in a functional space and with unknown scale parameter. The principal aim of this work is to establish the asymptotic normality of this estimator for a stationary ergodic process without any use of traditional mixing conditions.

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Résumé

Sous un modèle de régression non paramétrique robuste, nous considérons le problème d'estimation de la fonction de score   pour x fixé dans un espace fonctionnel et quand le paramètre d'échelle est inconnu. L'objectif principal est d'établir la normalité asymptotique de cet estimateur pour un processus ergodique stationnaire sans hypothèse de mélange.

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Vol 357 - N° 5

P. 478-481 - mai 2019 Retour au numéro
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