Amélioration d'un estimateur fonctionnel de la fonction de régression par rétrécissement - DJERFI, Kouider;Madani, Fethi
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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.…mehr

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Produktbeschreibung
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.
Autorenporträt
Dr 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.