ProblÃ¨mes de rÃ©duction de dimension pour la rÃ©gression en ... - Isped

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Les conditions d’identifiabilité Modèle non linéaire Nouvel estimateur de F (x, y) Modèle de régression single-indexPrincipe généralPrincipe généralOn supposeE[Y |X = x] = E[Y |X ′ θ 0 = x ′ θ 0 ] = f θ0 (x ′ θ 0 ).Modèle de Cox : cas particulier de modèle single-index.θ 0 vérifie, pour toute fonction J positive,ProcédureEstimer F par un estimateur ˆFEstimer non paramétriquement f θ (u).
Les conditions d’identifiabilité Modèle non linéaire Nouvel estimateur de F (x, y) Modèle de régression single-indexPrincipe généralPrincipe généralOn supposeE[Y |X = x] = E[Y |X ′ θ 0 = x ′ θ 0 ] = f θ0 (x ′ θ 0 ).Modèle de Cox : cas particulier de modèle single-index.θ 0 vérifie, pour toute fonction J positive,ProcédureEstimer F par un estimateur ˆFEstimer non paramétriquement f θ (u).
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