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Problèmes de réduction de dimension pour la régression en ... - Isped

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Les conditions d’i<strong>de</strong>ntifiabilité Modèle non linéaire Nouvel estimateur <strong>de</strong> F (x, y) Modèle <strong>de</strong> régression single-in<strong>de</strong>xPrincipe généralPrincipe généralOn supposeE[Y |X = x] = E[Y |X ′ θ 0 = x ′ θ 0 ] = f θ0 (x ′ θ 0 ).Modèle <strong>de</strong> Cox : cas particulier <strong>de</strong> modèle single-in<strong>de</strong>x.θ 0 vérifie, <strong>pour</strong> toute fonction J positive,Procédure[]θ 0 = arg min E (Y − f θ (X ′ θ)) 2 J(X) = M(θ, f )θ∈Θ∫= arg min [y − f θ (x ′ θ)] 2 J(x)dF(x, y).θ∈ΘEstimer F par un estimateur ˆFEstimer non paramétriquem<strong>en</strong>t f θ (u).

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