Comptes Rendus
no. 5
Statistique
Modèle non paramétrique parcimonieux pour la détection des points d'impact d'une variable fonctionnelle

Présenté par : Paul Deheuvels

Germán Aneiros1 ; Philippe Vieu2
1 Universidad de A Coruña, Spain
2 Institut de Mathématiques, Toulouse, France
Comptes Rendus. Mathématique, Volume 354 (2016) no. 5, pp. 538-542.

Dans un problème de régression avec variable explicative fonctionnelle, on s'intéresse à la sélection des points les plus informatifs. Un modèle parcimonieux de type non paramétrique ainsi qu'une procédure de choix de variables basée sur une pré-sélection par dépistage sont proposés, et des résultats asymptotiques sont établis concernant à la fois la sélection des points informatifs et l'estimation des paramètres du modèle.

A nonlinear sparse model is defined for selecting impact points in regression problems with functional predictors, and a variable selection procedure based on screening and splitting is proposed. Some asymptotics are stated both for the impact points and for the parameters of the model.

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DOI : 10.1016/j.crma.2016.01.019

Germán Aneiros 1 ; Philippe Vieu 2

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Germán Aneiros; Philippe Vieu. Modèle non paramétrique parcimonieux pour la détection des points d'impact d'une variable fonctionnelle. Comptes Rendus. Mathématique, Volume 354 (2016) no. 5, pp. 538-542. doi : 10.1016/j.crma.2016.01.019. https://comptes-rendus.academie-sciences.fr/mathematique/articles/10.1016/j.crma.2016.01.019/

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