Comptes Rendus
Statistique
Uniformité en h dans la loi fonctionnelle limite uniforme les accroissements du processus empirique indéxé par des fonctions
Comptes Rendus. Mathématique, Volume 340 (2005) no. 6, pp. 453-456.

Soit (Zi)i1 une suite i.i.d. dont la loi commune sur Rd admet une densité continue et strictement positive sur un ouvert O de Rd. Soit HO un compact d'intérieur non vide, et soit G une classe de fonctions réelles boréliennes sur Rd. Pour tous zH et pour tout h>0, on définit le processus stochastique indexé par G suivant :

Gn(K,h,z):=i=1nK(Zizh1/d)E(K(Zizh1/d)),KG.
Soient (h˜n)n1 et (hn)n1 deux suites vérifiant les conditions de Csörgő–Révész–Stute, et telles que hn<h˜n. Sous les hypothèses proposées par Mason sur la classe G (voir [Ann. Probab. 32 (2) (2004) 1391]), nous établissons une loi fonctionnelle limite uniforme pour les processus Gn(,h,z),zH, qui a lieu uniformément en hnhh˜n. Ce résultat complète celui obtenu par Einmahl et Mason (preprint, 2003).

Let (Zi)i1 be an i.i.d. sequence being such that Z1 has a continuous, strictly positive density f on an open subset ORd. Let HO be a compact subset with nonempty interior and let G be a class of real Borel functions on Rd. For each zH and h>0, we set the following G-indexed stochastic process:

Gn(K,h,z):=i=1nK(Zizh1/d)E(K(Zizh1/d)),KG.
Let (h˜n)n1 and (hn)n1 be two sequences fulfilling the Csörgő–Révész–Stute conditions and satisfying hn<h˜n. Under some assumptions upon the class G (see [Ann. Probab. 32 (2) (2004) 1391]), we establish a uniform functional limit law for the processes Gn(,h,z),zH, which holds uniformly in hnhh˜n. This result is in the same vein as in Einmahl and Mason (preprint, 2003).

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DOI : 10.1016/j.crma.2005.02.009
Davit Varron 1

1 ENSAI, 6, rue Blaise-Pascal, 35170 Bruz, France
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[1] M.A. Arcones The large deviation principle of stochastic processes, Part 1, Teor. Veroyatnost. i Primenen., Volume 47 (2002) no. 1, pp. 122-150

[2] U. Einmahl; D.M. Mason An empirical process approach to the uniform consistency of kernel type estimators, J. Theoretic. Probab., Volume 13 (2000), pp. 1-13

[3] D. Mason A uniform functional law of the iterated logarithm for the local empirical process, Ann. Probab., Volume 32 (2004) no. 2, pp. 1391-1418

[4] M. Talagrand Sharper bounds for Gaussian and empirical processes, Ann. Probab., Volume 22 (1994), pp. 28-76

[5] A.Yu. Zaitsev Estimates of the Levy–Prokhorov distance in the multidimensional central limit theorem for random variables with finite exponential moment, Theor. Probab. Appl., Volume 31 (1987) no. 2, pp. 203-220

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