Comptes Rendus
Statistique
Choix du paramètre de lissage dans l'estimation à noyau d'une matrice de transition d'un processus semi-markovien
Comptes Rendus. Mathématique, Volume 353 (2015) no. 3, pp. 273-277.

Dans cette Note, nous étudions le problème du choix du paramètre de lissage pour un estimateur à noyau de l'opérateur de transition d'une chaîne de Markov. Pour ce faire, nous avons considéré la file d'attente GI/M/1/N. Nous avons constaté que l'estimateur du paramètre de lissage choisi, par la minimisation d'une certaine norme matricielle, donne de meilleurs résultats, en termes de vitesse de convergence de l'erreur quadratique moyenne, que les alternatives classiques.

In this Note, we study the problem of choosing the smoothing parameter for a kernel estimator of the transition operator of a Markov chain. To do this, we have considered the GI/M/1/N queue. The proposed smoothing parameter performs better than the existing classical methods in terms of convergence rate of the mean square error.

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DOI : 10.1016/j.crma.2014.09.030
Mouloud Cherfaoui 1 ; Mohamed Boualem 1 ; Djamil Aïssani 1 ; Smail Adjabi 1

1 Laboratoire de modélisation et d'optimisation des systèmes (LAMOS), université de Béjaia, Targa-Ouzamour, 06000 Algérie
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[1] A.K. Basu; D.K. Sahoo On Berry–Esséen theorem for nonparametric density estimation in Markov sequences, Bull. Inform. Cybernet., Volume 30 (1998), pp. 25-39

[2] P. Billingsley Statistical Inference for Markov Processes, University of Chicago Press, Chicago, IL, 1961

[3] T. Bouezmarni; O. Scaillet Consistency of asymmetric kernel density estimators and smoothed histograms with application to income data, Econom. Theory, Volume 21 (2005), pp. 390-412

[4] S.X. Chen Probability density functions estimation using Gamma kernels, Ann. Inst. Stat. Math., Volume 52 (2000), pp. 471-480

[5] L. Kleinrock Queueing Systems: Theory, Vol. I, John Wiley and Sons, New York, 1975

[6] A. Laksaci; A. Yousfate Estimation fonctionnelle de la densité de l'opérateur de transition d'un processus de Markov à temps discret, C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I, Volume 334 (2002), pp. 1035-1038

[7] E. Masry; L. Györfi Strong consistency and rates for recursive probability density estimators of stationary processes, J. Multivar. Anal., Volume 22 (1987), pp. 79-93

[8] E. Parzen On estimation of a probability density function and mode, Ann. Math. Stat., Volume 33 (1962), pp. 1065-1076

[9] G.G. Roussas Nonparametric estimation in Markov processes, Ann. Inst. Stat. Math., Volume 21 (1969), pp. 73-87

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