Sharp adaptive estimation for d-dimensional classes

Abstract : In this paper, our aim is to estimate an anisotropic function in the framework of the Gaussian white noise model. We suppose that the function belongs to an unknown d-dimensional Holder class. We evaluate the performance of an estimator by the sup-norm risk. We find the exact asymptotics of the adaptive minimax risk and construct asymptotically adaptive estimators.
Type de document :
Pré-publication, Document de travail
2005
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Contributeur : Karine Bertin <>
Soumis le : vendredi 6 juillet 2007 - 22:14:32
Dernière modification le : samedi 7 juillet 2007 - 08:52:18
Document(s) archivé(s) le : lundi 24 septembre 2012 - 10:56:45

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Karine Bertin. Sharp adaptive estimation for d-dimensional classes. 2005. 〈hal-00160734〉

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