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Non-parametric estimation of the average growth curve from quantized observations and correlated errors - 01/01/05

Doi : 10.1016/j.crma.2005.04.035 
Karim Benhenni , Mustapha Rachdi
Université de Grenoble, UFR SHS, BP. 47, 38040 Grenoble cedex 09, France 

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Abstract

In this Note, we consider the problem of estimating the regression function for a fixed design model, when we only have access to quantized and correlated data. In order for the constructed estimate to be consistent, we assume that repeated observations are available. We give the asymptotic performance in terms of the mean squared error for the regression function estimator constructed from quantized observations, and we generate the optimal bandwidth. To cite this article: K. Benhenni, M. Rachdi, C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 340 (2005).

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Résumé

Dans cette Note, nous considérons le problème dʼestimation de la courbe de croissance pour des données quantifiées et corrélées. Afin que lʼestimateur construit soit consistant, nous supposons disposer dʼobservations répetées. Nous donnons le comportement asymptotique de lʼestimateur construit à partir de données quantifiées et nous déduisons la largeur de fenêtre optimale. Pour citer cet article : K. Benhenni, M. Rachdi, C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 340 (2005).

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Vol 340 - N° 12

P. 901-904 - juin 2005 Retour au numéro
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