A note on the adaptive estimation of the differential entropy by wavelet methods

Abstract : In this note we consider the estimation of the differential entropy of a probability density function. We propose a new adaptive estimator based on a plug-in approach and wavelet methods. We prove that it attains fast rates of convergence under the mean Lp error, p ≥ 1, for a wide class of functions. A key result in our development is a new upper bound for the mean Lp error, p ≥ 1, of a general version of the plug-in estimator. This upper bound may be of independent interest.
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Commentationes Mathematicae Universitatis Carolinae, 2017, 58 (1), 〈10.14712/1213-7243.2015.191〉
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Contributeur : Christophe Chesneau <>
Soumis le : jeudi 2 février 2017 - 16:56:23
Dernière modification le : mercredi 6 juin 2018 - 01:23:49
Document(s) archivé(s) le : vendredi 5 mai 2017 - 13:37:34

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Christophe Chesneau, Fabien Navarro, Oana Silvia Serea. A note on the adaptive estimation of the differential entropy by wavelet methods. Commentationes Mathematicae Universitatis Carolinae, 2017, 58 (1), 〈10.14712/1213-7243.2015.191〉. 〈hal-01141420v3〉

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