Séminaire de Probabilités et Statistique :

Le 18 octobre 2021 à 13:45 - UM - Bât 09 - Salle de conférence (1er étage)

Présentée par Bouhadjera Feriel -

Régression non paramétrique pour des données incomplètes

Dans cet exposé, nous discutons plusieurs approches d’estimation non paramétrique de la fonction de régression lorsque la variable d’intérêt est incomplète. Nous nous intéressons à un certain type de données incomplètes très observées en pratique, qui est la censure aléatoire à droite. Plus précisément, nous allons voir trois méthodes d’estimation : classique (Nadaraya–Watson), locale linéaire et erreur relative. Sous des hypothèses appropriées, un résultat de convergence uniforme presque sûre (sur un compact) avec vitesse est établi pour l’une d’elles. Afin de consolider notre résultat théorique, nous montrons par une étude numérique sur des données générées les performances de la méthode étudiée. Enfin, nous terminons par deux exemples d’applications sur des données réelles.

Séminaire en salle 109 (IMAG, bâtiment 9, salle de conférence).
Également retransmis sur zoom : https://umontpellier-fr.zoom.us/j/94087408185