12.07.2015 Views

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

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

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

SHOW MORE
SHOW LESS
  • No tags were found...

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.

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>xRégression <strong>en</strong> prés<strong>en</strong>ce <strong>de</strong> données c<strong>en</strong>suréesModèle semiparamétrique <strong>de</strong> Cox (ou Proportional HazardRegression Mo<strong>de</strong>l) :h(t|x) = h 0 (t)e θ′ 0 x ,où h(t|z) taux <strong>de</strong> hasard conditionnel, h 0 fonctioninconnue, θ 0 ∈ R d inconnu.Autres modèles <strong>de</strong> régression : modèles portant surE[Y |X], modèles <strong>de</strong> régression quantile...But <strong>de</strong> cet exposé : Modèle <strong>de</strong> régression single-in<strong>de</strong>x <strong>en</strong>prés<strong>en</strong>ce <strong>de</strong> c<strong>en</strong>sureE[Y |X = x] = E[Y |θ ′ 0 X = θ′ 0 x] = m θ 0(θ ′ 0 x).

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!