Robust Equivariant Nonparametric Regression Estimators For Functional Ergodic Data
2019
Thèse de Doctorat
Mathématiques

Université Djillali Liabès - Sidi Bel Abbès

L
Louhab, Hayat
E
Encadreur Mohamed, Kadi Ttouch

Résumé: تتناول هذه الورقة تقدير الانحدار القوي غير المتباين للعمليات الوظيفية الثابتة و التقارب الكامل تقريبا مع المعدل لهذا المقدر القوي الذي تم انشاؤه, ثم نضع الحالة الطبيعية المقاربة له. يمكن استخدام هذا النهج للتنبؤ وبناء فاصل الثقة ، نوضح منهجيتنا باستخدام تطبيق The paper deals with the equivariant nonparametric robust regression estimation for stationary ergodic processes valued in F × R, where F is a semimetric space. Under this consideration the almost complete convergence, with rate,of the constructed robust estimator is given. We establish the asymptotic normality of this estimator. This approach can be used for prediction and building confidence interval, we illustrate our methodology using an application Cet article traite l'estimation de régression robuste non paramétrique équivariante pour les processus fonctionnels ergodiques stationnaires. La convergence presque complète, avec le taux, de l'estimateur robuste construit est donnée. Ensuite, nous établissons la normalité asymptotique de cet estimateur. Cette approche peut être utilisée pour la prévision et la construction d'un intervalle de confiance, nous illustrons notre méthodologie à l'aide d'une application

Mots-clès:

قوي الانحدار ننبرمترك المعلمة مقياس قوي التقارب الطبيعي البيانات اركدح وظيفية
régression non paramétrique robuste
échelle robuste
normalité asymptotique
données fonctionnelles ergodiques
robust equivariant nonparametric regression
robust scale
asymptotic normality
functional ergodic data
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