| Type de publication : |
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Preprint, Working Paper, Document sans référence, etc. |
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| Domaine : |
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| Titre : |
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Adaptive estimation of an additive regression function from weakly dependent data |
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| Auteur(s) : |
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Christophe Chesneau ( ,  ) 1, Jalal Fadili (, ) 2, Bertrand Maillot () 1 |
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| Laboratoire : |
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| Équipe de recherche : |
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image |
| Résumé : |
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A $d$-dimensional nonparametric additive regression model with dependent observations is considered. Using the marginal integration technique and wavelets methodology, we develop a new adaptive estimator for a component of the additive regression function. Its asymptotic properties are investigated via the minimax approach under the $\mathbb{L}_2$ risk over Besov balls. We prove that it attains a sharp rate of convergence which turns to be the one obtained in the $\iid$ case for the standard univariate regression estimation problem. |
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Langue du texte
intégral : |
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Anglais |
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Date de production,
écriture : |
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10/05/2011 |
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| Mots Clés : |
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Additive regression – Adaptivity – Wavelets – Hard thresholding |
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| Classification : |
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AMS 2000 Subject Classifications: 62G07, 62G20. |
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| Commentaire : |
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Substantial improvement of the estimator and the main theorem. |
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| Projet ANR : |
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| Référence du projet |
ANR-08-EMER-009 |
| Année |
2009 |
| Acronyme du projet |
NATIMAGES |
| Titre du projet |
Adaptivité pour la représentation des images naturelles et des textures |
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