Cette Note a pour objet un modèle linéaire de régression linéaire sur quantiles lorsque la variable explicative est à valeurs dans un espace fonctionnel alors que la variable réponse est réelle. Nous proposons un estimateur spline du coefficient fonctionnel basé sur la minimisation d'un critère de type L1 pénalisé (la pénalisation est primordiale pour avoir l'existence et la convergence de l'estimateur), puis nous étudions le comportement asymptotique de cet estimateur.
This Note deals with a linear model of regression on quantiles with the explanatory variable taking values in some functional space and a scalar response. We propose a spline estimator of the functional coefficient that minimizes a penalized L1 type criterion (the penalization is of primary importance to get existence and convergence of the estimator), then we study the asymptotic behaviour of this estimator.
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Hervé Cardot 1 ; Christophe Crambes 2 ; Pascal Sarda 2, 3
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Hervé Cardot; Christophe Crambes; Pascal Sarda. Estimation spline de quantiles conditionnels pour variables explicatives fonctionnelles. Comptes Rendus. Mathématique, Volume 339 (2004) no. 2, pp. 141-144. doi : 10.1016/j.crma.2004.04.016. https://comptes-rendus.academie-sciences.fr/mathematique/articles/10.1016/j.crma.2004.04.016/
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[6] Quantile regression: a nonparametric approch, Computat. Statist. Data Anal., Volume 6 (1988), pp. 229-239
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[8] Functional Data Analysis, Springer-Verlag, 1997
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