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Non asymptotic minimax rates of testing in signal detection with heterogeneous variances
Béatrice Laurent 1, Jean-Michel Loubès 1, Clément Marteau 1
(09/02/2010)

The aim of this paper is to establish non-asymptotic minimax rates of testing for goodness-of-fit hypotheses in a heteroscedastic setting. More precisely, we deal with sequences $(Y_j)_{j\in J}$ of independent Gaussian random variables, having mean $(\theta_j)_{j\in J}$ and variance $(\sigma_j)_{j\in J}$. The set $J$ will be either finite or countable. In particular, such a model covers the inverse problem setting where few results in test theory have been obtained. The rates of testing are obtained with respect to $l_2$ and $l_{\infty}$ norms, without assumption on $(\sigma_j)_{j\in J}$ and on several functions spaces. Our point of view is completely non-asymptotic.
1 :  Institut de Mathématiques de Toulouse (IMT)
Université Paul Sabatier - Toulouse III – Université Toulouse le Mirail - Toulouse II – Université des Sciences Sociales - Toulouse I – Institut National des Sciences Appliquées de Toulouse – CNRS : UMR5219
Mathématiques/Statistiques

Statistiques/Théorie
Goodness-of-fit tests – heterogeneous variances – inverse problems.
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