Amélioration d'un estimateur fonctionnel de la fonction de régression par rétrécissement - DJERFI, Kouider;Madani, Fethi
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Ce projet de livre traite l'amélioration par rétrécissement d'un estimateur classique pour un modèle de régression non-paramétrique fonctionnelle (fixed-design). Notre contribution à ce sujet est la proposition de certaines classes de fonctions de perte généralisant celle proposée par Zellner (Balanced loss function). Par conséquent, on montre que l'estimateur usuel (l'estimateur à noyau dans notre cas) est inadmissible relativement à certaines classes de ces fonctions de perte équilibrées, d'où la possibilité de l'améliorer par rétrécissement et admissible dans d'autres cas de fonction de perte équilibrées.…mehr

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Produktbeschreibung
Ce projet de livre traite l'amélioration par rétrécissement d'un estimateur classique pour un modèle de régression non-paramétrique fonctionnelle (fixed-design). Notre contribution à ce sujet est la proposition de certaines classes de fonctions de perte généralisant celle proposée par Zellner (Balanced loss function). Par conséquent, on montre que l'estimateur usuel (l'estimateur à noyau dans notre cas) est inadmissible relativement à certaines classes de ces fonctions de perte équilibrées, d'où la possibilité de l'améliorer par rétrécissement et admissible dans d'autres cas de fonction de perte équilibrées.
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Autorenporträt
Dr Djerfi Kouider est un enseignant chercheur à l'Université de Saida, Algérie et membre du Laboratoire des Modèles Stochastiques, Statistique et Applications (LMSSA). Son domaine de recherche est la statistique mathématiques et ses applications.