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-indexPropriétés asymptotiquesRemarquesIngrédients principaux de la preuve :Représentation i.i.d. de l’estimateur de Beran avecuniformité en x et hVitesse de convergence des U−processus indexés par desclasses polynomialesInégalités de concentrationSi nh 4 → 0, le reste est o P (n −1/2 ).On a alorsn 1/2 ∫x∈X δφ(x, y)d[ˆF f − F f ](x, y) =⇒ N (0, σ 2 (φ)).On peut obtenir une représentation avec uniformité en h
Les conditions d’identifiabilité Modèle non linéaire Nouvel estimateur de F (x, y) Modèle de régression single-indexPropriétés asymptotiquesRemarquesIngrédients principaux de la preuve :Représentation i.i.d. de l’estimateur de Beran avecuniformité en x et hVitesse de convergence des U−processus indexés par desclasses polynomialesInégalités de concentrationSi nh 4 → 0, le reste est o P (n −1/2 ).On a alorsn 1/2 ∫x∈X δφ(x, y)d[ˆF f − F f ](x, y) =⇒ N (0, σ 2 (φ)).On peut obtenir une représentation avec uniformité en h
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