Estimation spline de quantiles conditionnels pour variables ...

Description

Estimation
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Sujets

• Estimation par noyau
• Polikarpov I-16 Ishak
• Détermination orbitale
• Avortement
• Algorithme de colonies de fourmis
• Méthode des moindres carrés

Informations

• Publié par: Soun
• Nombre de lectures: 105
• Langue: Español

Extrait

Estimationsplinedequantiles conditionnelspourvariablesexplicatives fonctionnelles HervéCardot,ChristopheCrambes&PascalSarda -SDFS VXXXI èmes JournéesdeStatistique 27Mai2004 SFDS- XXXVI e  mes Journe´esdeStatistique–p.1/11

nodrseéncnofnoitMo  ledèousp lievmrna1,99)7 E  nelles (RamsayetS dnocselilennoitiioatimstntuaeqnd 79)8tt1, XXX enke s (KoasseretB IV p./211 e  sem qutieStisat–Journe´esde Introduction -SFDS

 E ( s K ti o m e a n t k io er n e d t e B q a u s a s n et t t i , le 1 s 9 c 7 o 8 n ) ditionnels Introduction  Modèlespourdonnéesfonctionnelles (RamsayetSilverman,1997) SFDS- XXXVI e  mes Journ´eesdeStatistique–p.2/11

nIrtdocuitno  Modèlespourdonnéesfonctionnelles (RamsayetSilverman,1997)  Estimationdequantilesconditionnels (KoenkeretBassett,1978) SFDS- XXXVI e  mes Journe´esdeStatistique–p.2/11

seddonnées SFDS Présentation 1/1p3.–-  emes Journ´eesStatistqieued ) i=i,1..,. c n uolpchantillon: (X i ,Y É  ),h.0,1]L 2 ([ t X∈ � ∈Y e R vace ,X)Y uq ( eoielêmemsdreoiatéla selbairavedse IXXXV ∈ p 0[1,] 1 t.,..t, nncoenuee:qust X epnE  itar ,i.,
k.k

 Enrpatique: X setocnneune t 1 ,...,t p ∈[0,]1 rPséneatitondesdonnées  Échantillon: (X i ,Y i ) i=1,...,n couplesdevariables aléat � oiresdemêmeloiq
ue (X,Y) avec Y∈ R et X∈L 2 [(0,]1),h.,.i,k.k
SFDS- XXXVI e  mes Journe´esdeStatistique–p.3/11

rPséneatitnoedsodnneés  Échantillon: (X i ,Y i ) i=1,...,n couplesdevariables aléat � oiresdemêmeloiq
ue (X,Y) avec Y∈ R et X∈L 2 ([0,1]),h.,.i,k.k
 Enpratique: X estconnueen t 1 ,...,t p ∈[0,1] FSDS- XXXVI  emes Journ´eesdeStatistique–.p/311

∈a nil( E R −Y( α X|)a) a =x clveu) α (u|=| ( α )XX|x==)  α rPporiété: g α (x)= arg m ocelitnannoitidndrord'el ≤g(Y : P e α 0]1,  ∈αL 2 ([[ , x∈)  Qu 0,1] Journe´es–p./411 I e  mes deetiquatisStSFDS Dénition XXXV - conditionnelssedquantiles )u−12α+(

α,0∈][1 , SFDS- XXXVI e  mes Journe´esdeStatistique–p.4/11 )]1 Dénitiondesquantilesconditionnels ∈x,0[(L  =|u|+(2α−1)u )aX|x= a ) evlc( α )u g m ar a∈ in(l R E Y− α ( porPtéir α g :é =)x( α (X)(Y≤g)=α  |X=x le'doinn α e P :rordtianQu  itndcole 2

≤gPY in g m R E a∈ (xg α ar )= irpo:étérP  2α−1u|+(u)=|cl α (a ) ev X|x=−Y)al(( α u) seoctnlioinndntinitiDésquaondesel SFDS- XXXVI e  mes Journ´eesdeStatistique–p.4/11 α (X)|X=x)=α  Quantileconditionneld'ordre α :  α∈]0,1[ , x∈L 2 ([0,1]) (

Dénitionedsuqnaitelsc  α∈]0,1[ , x∈L 2 ([0,1]) noditionne  Quantileconditionneld'ordre α :  Propriété: PY≤g( α ls (X)|X=x)=α E g α (x)= arg a m ∈ i R n(l α (Y−a)|X=x) ecavl α (u)=|u|+(2α−1)u SFDS- XXXVI  emes Journ´eesdetSatistique–.p4/11