Introduction à l'estimation non paramétrique
(Sprache: Französisch)
La théorie de l'estimation non-paramétrique s'est développée considérablement ces deux dernières décennies, en se fixant pour objectif quelques thèmes principaux, en particulier, l'étude de l'optimalité des estimateurs et l'estimation adaptative. Ces deux...
Leider schon ausverkauft
versandkostenfrei
Buch
35.30 €
17 DeutschlandCard Punkte
sammeln
- Lastschrift, Kreditkarte, Paypal, Rechnung
- Kostenlose Rücksendung
Produktdetails
Produktinformationen zu „Introduction à l'estimation non paramétrique “
Klappentext zu „Introduction à l'estimation non paramétrique “
La théorie de l'estimation non-paramétrique s'est développée considérablement ces deux dernières décennies, en se fixant pour objectif quelques thèmes principaux, en particulier, l'étude de l'optimalité des estimateurs et l'estimation adaptative. Ces deux thèmes occupent la place centrale dans le livre. Il s'agit de présenter, pour quelques modèles et exemples simples, les idées principales de l'estimation non-paramétrique. Quelques sujets abordés sont: les méthodes de noyaux, de projection et de polynômes locaux, vitesses optimales de convergence, le théorème de Pinsker, les inégalités d'oracle, l'adaptation au sens minimax. Un chapitre est consacré à l'exposition détaillée des différentes techniques de minoration du risque minimax.
Inhaltsverzeichnis zu „Introduction à l'estimation non paramétrique “
I. Estimateurs non-paramtriques: 1.1 Exemples de modles non-paramtriques1.2 Estimateurs noyau d'une densit
1.3 Risque asymptotique exact en un point
1.4 Risque intgr des estimateurs noyau
1.5 Validation croise
1.6 Rgression non-paramtrique. Estimateur de Nadaraya-Watson
1.7 Estimateurs par polynmes locaux
1.8 Biais et variance des estimateurs par polynmes locaux
1.9 Convergence des estimateurs dans l'espace L_\infty
1.10 Estimateurs par projection
1.11 Trois modles gaussiens
II. Bornes infrieures pour le risque minimax: 2.1 Introduction
2.2 Schma gnral de rduction
2.3 Borne infrieure base sur deux hypothses
2.4 Distances entre mesures de probabilit
2.5 Borne infrieure pour la rgression en un point
2.6 Technique base sur plusieurs hypothses
2.7 Quelques complments
III. Efficacit asymptotique et adaptation: 3.1 Thorme de Pinsker
3.2 Lemme du minimax linaire
3.3 Dmonstration du Thorme de Pinsker
3.4 Phnomne de Stein
3.5 Principe d'estimation sans biais du risque
3.6 Ingalits d'oracle
3.7 Adaptation au sens minimax
3.8. Inadmissibilit de l'estimateur de Pinsker
- Annexe
- Rfrences
- Index
Bibliographische Angaben
- Autor: Alexandre B. Tsybakov
- 2004, 188 Seiten, Maße: 15,5 x 23,5 cm, Kartoniert (TB), Französisch
- Verlag: Springer Berlin Heidelberg
- ISBN-10: 3540405925
- ISBN-13: 9783540405924
- Erscheinungsdatum: 05.09.2003
Sprache:
Französisch
Rezension zu „Introduction à l'estimation non paramétrique “
La théorie de l'estimation non-paramétrique s'est développée considérablement ces deux dernières décennies, en se fixant pour objectif quelques thèmes principaux, en particulier, l'étude de l'optimalité des estimateurs et l'estimation adaptative. Ces deux thèmes occupent la place centrale dans le livre.
Kommentar zu "Introduction à l'estimation non paramétrique"
0 Gebrauchte Artikel zu „Introduction à l'estimation non paramétrique“
| Zustand | Preis | Porto | Zahlung | Verkäufer | Rating |
|---|
Schreiben Sie einen Kommentar zu "Introduction à l'estimation non paramétrique".
Kommentar verfassen