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Estimation nonparamétrique multidimensionnelle des dérivées de la régression - 14/02/08

Doi : 10.1016/j.crma.2004.09.024 
David Blondin
L.S.T.A., université Paris VI, 175, rue du Chevaleret, 75013 Paris, France 

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Résumé

Nous présentons des estimateurs à noyau de type Nadaraya-Watson des dérivées de la régression dans un cadre multidimensionnel. En sʼinspirant dʼune méthode originale basée sur la théorie moderne des processus empiriques [Deheuvels et Mason, Stat. Inference Stoch. Process. 7 (2004)], nous établissons des lois limites concernant la déviation maximale de ces estimateurs. Pour citer cet article : D. Blondin, C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 339 (2004).

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Abstract

We establish uniform consistency rates for Nadaraya-Watson kernel-type estimators of the regression derivatives in a multidimensional framework. Our methods are based upon modern empirical process theory in the spirit of Deheuvels and Mason [Stat. Inference Stoch. Process. 7 (2004)] with respect to uniform deviations of nonparametric estimators. To cite this article: D. Blondin, C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 339 (2004).

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Vol 339 - N° 10

P. 713-716 - novembre 2004 Retour au numéro
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