[On the quantile regression when the regressor is functional: Spatial data case]
In this Note, we study the spatial relation between a real random variable Y and a functional variable X via conditional quantiles estimation. More precisely, we consider a random filed with same law as and we establish the p-mean consistency of the kernel estimate of the conditional quantile of given .
Dans cette Note, nous étudions la liaison entre une variable aléatoire réelle Y et une variable fonctionnelle X via lʼestimation de quantiles conditionnels. Plus précisément, nous considérons un champ aléatoire () de même loi que et nous établissons la convergence en moyenne dʼordre p dʼun estimateur à noyau du quantile conditionnel de sachant .
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Sophie Dabo-Niang 1; Zoulikha Kaid 1, 2; Ali Laksaci 2
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TY - JOUR AU - Sophie Dabo-Niang AU - Zoulikha Kaid AU - Ali Laksaci TI - Sur la régression quantile pour variable explicative fonctionnelle : Cas des données spatiales JO - Comptes Rendus. Mathématique PY - 2011 SP - 1287 EP - 1291 VL - 349 IS - 23-24 PB - Elsevier DO - 10.1016/j.crma.2011.10.025 LA - fr ID - CRMATH_2011__349_23-24_1287_0 ER -
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Sophie Dabo-Niang; Zoulikha Kaid; Ali Laksaci. Sur la régression quantile pour variable explicative fonctionnelle : Cas des données spatiales. Comptes Rendus. Mathématique, Volume 349 (2011) no. 23-24, pp. 1287-1291. doi : 10.1016/j.crma.2011.10.025. https://comptes-rendus.academie-sciences.fr/mathematique/articles/10.1016/j.crma.2011.10.025/
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