Adaptive density estimation in deconvolution problems with unknown error distribution

Johanna Kappus 1 Gwennaëlle Mabon 2, 3
1 Institut für Mathematik, Universität Rostock
Institut für Mathematik, Universität Rostock
2 CREST - Centre de Recherche en Économie et Statistique
3 MAP5 - MAP5 - Mathématiques Appliquées à Paris 5
Abstract : A density deconvolution problem with unknown distribution of the errors is considered. To make the target density identifiable, one has to assume that some additional information on the noise is available. We consider two different models: the framework where some additional sample of the pure noise is available, as well as the repeated observation model, where the contaminated random variable of interest can be observed repeatedly. We introduce kernel estimators and present upper risk bounds. The focus of this work lies on the optimal data driven choice of the smoothing parameter using a penalization strategy.
Type de document :
Article dans une revue
Electronic journal of statistics , Shaker Heights, OH : Institute of Mathematical Statistics, 2014, 8 (2), pp.2879-2904. <10.1214/14-ESJ976>
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00915982
Contributeur : Gwennaëlle Mabon <>
Soumis le : mardi 23 décembre 2014 - 09:22:16
Dernière modification le : jeudi 9 février 2017 - 15:03:44
Document(s) archivé(s) le : mardi 24 mars 2015 - 10:07:07

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Johanna Kappus, Gwennaëlle Mabon. Adaptive density estimation in deconvolution problems with unknown error distribution. Electronic journal of statistics , Shaker Heights, OH : Institute of Mathematical Statistics, 2014, 8 (2), pp.2879-2904. <10.1214/14-ESJ976>. <hal-00915982v3>

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