Régression non-paramétrique pour des variables aléatoires fonctionnelles mélangeantes

✍ Scribed by Frédéric Ferraty; Aldo Goia; Philippe Vieu

• Publisher: Elsevier Science
• Year: 2002
• Tongue: English
• Weight: 51 KB
• Volume: 334
• Category: Article
• ISSN: 1631-073X
• DOI: 10.1016/s1631-073x(02)02248-3

✦ Synopsis

Reçu le 28 juillet 2001 ; accepté après révision le 27 décembre 2001 Note présentée par Paul Deheuvels.

Résumé

Cette Note concerne l'étude d'un modèle de régression non-paramétrique pour des variables aléatoires fonctionnelles (v.a.f.) mélangeantes. Plus précisément, nous considérons une suite (X i , Y i ) i∈N fortement mélangeante, chaque couple (X i , Y i ) étant identiquement distribué suivant un couple (X, Y ) où X est une v.a.f. à valeurs dans un espace vectoriel semi-normé alors que Y est une v.a. réelle (v.a.r.). Dans ce contexte, on souhaite expliquer la v.a.r. Y par la v.a.f. X au moyen d'un modèle de régression non-paramétrique. Nous proposons un estimateur à noyau de l'opérateur de régression pour lequel nous donnons un résultat de convergence presque complète uniforme.