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-indexIntégrales Kaplan-MeierMoindres carrésMéthode des moindres carrés en l’absence de censure :M(θ) = EIci, ˆF emp n’est pas disponible.[[Y − f (θ, X)] 2] ,θ 0 = arg min M(θ),θ∈ΘM n (θ) = 1 n∑[Y i − f (θ, X i )] 2 ,ni=1ˆθ = arg minθ∈Θ M n(θ).
Les conditions d’identifiabilité Modèle non linéaire Nouvel estimateur de F (x, y) Modèle de régression single-indexIntégrales Kaplan-MeierMoindres carrésMéthode des moindres carrés en l’absence de censure :M(θ) =∫[y − f (θ, x)] 2 dF (x, y),θ 0 = arg min M(θ),θ∈Θ∫M n (θ) = [y − f (θ, x)] 2 d ˆF emp (x, y),ˆθ = arg minθ∈Θ M n(θ).Ici, ˆF emp n’est pas disponible.
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