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-MeierConvergence des intégrales Kaplan-MeierSous les Hypothèses fortes,E[ ] δφ(X, T )1 − G(T −)[ ]1Y ≤C φ(X, Y )= E1 − G(Y −)[ ]E[1Y ≤C |X, Y ]φ(X, Y )= E1 − G(Y −)[ ]P(Y ≤ C|X, Y )φ(X, Y )= E1 − G(Y −)
Les conditions d’identifiabilité Modèle non linéaire Nouvel estimateur de F (x, y) Modèle de régression single-indexIntégrales Kaplan-MeierConvergence des intégrales Kaplan-MeierSous les Hypothèses fortes,E[ ] δφ(X, T )1 − G(T −)[ ]1Y ≤C φ(X, Y )= E1 − G(Y −)[ ]E[1Y ≤C |X, Y ]φ(X, Y )= E1 − G(Y −)[ ]P(δ = 1|X, Y )φ(X, Y )= E1 − G(Y −)[ ][1 − G(Y −)]φ(X, Y )= E= E[φ(X, Y )].1 − G(Y −)
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