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Estimation consistante des paramètres dun modèle non linéaire pour des données fonctionnelles discrétisées aléatoirement - 01/01/04

Doi : 10.1016/j.crma.2004.11.029 
Fabrice Rossi a, b , Brieuc Conan-Guez b
a CEREMADE, UMR CNRS 7534, université Paris-IX Dauphine, place du Maréchal de Lattre de Tassigny, 75016 Paris, France 
b Projet AxIS, INRIA Rocquencourt, domaine de Voluceau, Rocquencourt, B.P. 105, 78153 Le Chesnay cedex, France 

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Résumé

Nous étudions une classe de modèles de régression non linéaires quand la variable explicative est fonctionnelle alors que la variable réponse est scalaire ou vectorielle. Nous construisons un estimateur consistant des paramètres des modèles de cette classe pour le cas de fonctions discrétisées à des positions aléatoires. Pour citer cet article : F. Rossi, B. Conan-Guez, C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 340 (2005).

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Abstract

We study a class of nonlinear regression models for scalar or vectorial response when the explanatory variable is a function. We introduce a consistent estimator of the parameters of models in this class when functions are evaluated at randomly chosen observation points. To cite this article: F. Rossi, B. Conan-Guez, C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 340 (2005).

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Vol 340 - N° 2

P. 167-170 - janvier 2005 Retour au numéro
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