Amélioration d'un estimateur fonctionnel de la fonction de régression par rétrécissement
L'estimateur de Stein d'un modèle de régression fonctionnelle sous des fonctions de perte équilibrées
(Sprache: Französisch)
Ce projet de livre traite l'amélioration par rétrécissement d'un estimateur classique pour un modèle de régression non-paramétrique fonctionnelle (fixed-design). Notre contribution à ce sujet est la proposition de certaines classes de fonctions de perte...
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Klappentext zu „Amélioration d'un estimateur fonctionnel de la fonction de régression par rétrécissement “
Ce projet de livre traite l'amélioration par rétrécissement d'un estimateur classique pour un modèle de régression non-paramétrique fonctionnelle (fixed-design). Notre contribution à ce sujet est la proposition de certaines classes de fonctions de perte généralisant celle proposée par Zellner (Balanced loss function). Par conséquent, on montre que l'estimateur usuel (l'estimateur à noyau dans notre cas) est inadmissible relativement à certaines classes de ces fonctions de perte équilibrées, d'où la possibilité de l'améliorer par rétrécissement et admissible dans d'autres cas de fonction de perte équilibrées.
Autoren-Porträt von Kouider DJERFI, Fethi Madani
DJERFI, KouiderDr Djerfi Kouider est un enseignant chercheur à l'Université de Saida, Algérie et membre du Laboratoire des Modèles Stochastiques, Statistique et Applications (LMSSA). Son domaine de recherche est la statistique mathématiques et ses applications.
Bibliographische Angaben
- Autoren: Kouider DJERFI , Fethi Madani
- 2020, 88 Seiten, Maße: 22 cm, Kartoniert (TB), Französisch
- Verlag: Editions universitaires europeennes
- ISBN-10: 6139559065
- ISBN-13: 9786139559060
Sprache:
Französisch
Kommentar zu "Amélioration d'un estimateur fonctionnel de la fonction de régression par rétrécissement"
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