Adaptive estimation of the conditional intensity of marker-dependent counting processes

Abstract : We propose in this work an original estimator of the conditional intensity of a marker-dependent counting process, that is, a counting process with covariates. We use model selection methods and provide a non asymptotic bound for the risk of our estimator on a compact set. We show that our estimator reaches automatically a convergence rate over a functional class with a given (unknown) anisotropic regularity. Then, we prove a lower bound which establishes that this rate is optimal. Lastly, we provide a short illustration of the way the estimator works in the context of conditional hazard estimation.
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Annales de l'Institut Henri Poincaré (B) Probabilités et Statistiques, Institute Henri Poincaré, 2011, 47 (4), pp.1171-1196. 〈10.1214/10-AIHP386〉
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Contributeur : Fabienne Comte <>
Soumis le : lundi 12 juillet 2010 - 09:53:45
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Fabienne Comte, Stéphane Gaïffas, Agathe Guilloux. Adaptive estimation of the conditional intensity of marker-dependent counting processes. Annales de l'Institut Henri Poincaré (B) Probabilités et Statistiques, Institute Henri Poincaré, 2011, 47 (4), pp.1171-1196. 〈10.1214/10-AIHP386〉. 〈hal-00333356v2〉

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