Régression fonctionnelle sur composantes principales pour variable explicative bruitée

Christophe Crambes

doi:10.1016/j.crma.2007.10.015

Statistique

Régression fonctionnelle sur composantes principales pour variable explicative bruitée
[Functional principal component regression with noisy covariate]

Presented by: Paul Deheuvels

Christophe Crambes ¹

¹ Laboratoire de statistique et probabilités, Université Paul-Sabatier, 118, route de Narbonne, 31062 Toulouse cedex, France

Comptes Rendus. Mathématique, Volume 345 (2007) no. 9, pp. 519-522.

Abstract
Résumé

This Note deals with a study of the functional linear model when the covariate is noisy. We smooth each noisy curve using a kernel smoothing method, and then a functional principal component regression is done. We present the estimation procedure of the functional coefficient of the model, as well as a convergence result of the estimator.

Cette Note a pour objet une étude du modèle linéaire fonctionnel lorsque la variable explicative est bruitée. Pour chaque courbe explicative bruitée, on utilise une méthode de lissage à noyau, puis on effectue une régression fonctionnelle sur composantes principales. On présente la procédure d'estimation du coefficient fonctionnel du modèle, ainsi qu'un résultat de convergence de l'estimateur construit.

Received: 2007-03-15
Accepted: 2007-10-02
Published online: 2007-10-31

DOI: 10.1016/j.crma.2007.10.015

Author's affiliations:

Christophe Crambes ¹

¹ Laboratoire de statistique et probabilités, Université Paul-Sabatier, 118, route de Narbonne, 31062 Toulouse cedex, France

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Christophe Crambes. Régression fonctionnelle sur composantes principales pour variable explicative bruitée. Comptes Rendus. Mathématique, Volume 345 (2007) no. 9, pp. 519-522. doi : 10.1016/j.crma.2007.10.015. https://comptes-rendus.academie-sciences.fr/mathematique/articles/10.1016/j.crma.2007.10.015/

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