Adaptive wavelet estimation of a density from mixtures under multiplicative censoring

Abstract : In this paper, a mixture model under multiplicative censoring is considered. We investigate the estimation of a component of the mixture (a density) from the observations. A new adaptive estimator based on wavelets and a hard thresholding rule is constructed for this problem. Under mild assumptions on the model, we study its asymptotic properties by determining an upper bound of the mean integrated squared error over a wide range of Besov balls. We prove that the obtained upper bound is sharp.
Type de document :
Pré-publication, Document de travail
2013
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Contributeur : Christophe Chesneau <>
Soumis le : jeudi 12 décembre 2013 - 19:43:21
Dernière modification le : jeudi 26 juillet 2018 - 14:08:02
Document(s) archivé(s) le : jeudi 13 mars 2014 - 13:15:17

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Yogendra P. Chaubey, Christophe Chesneau, Hassan Doosti. Adaptive wavelet estimation of a density from mixtures under multiplicative censoring. 2013. 〈hal-00918069〉

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