Misparametrization subsets using penalized least squares model selection

Abstract : Identifying a model by the penalized contrast procedure, we give an analytical estimation of misfitting subsets in the specific case of a least squares contrast. Then, specifying the statistical model, this allows to determine penalization rates ensuring a consistent identification. Applications are given to time series and geostatistical identification.
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Statistical Inference for Stochastic Processes, Springer Verlag, 2014, 17 (3), pp.283-294. 〈10.1007/s11203-014-9100-y〉
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Contributeur : Cécile Hardouin <>
Soumis le : vendredi 6 janvier 2017 - 12:14:23
Dernière modification le : lundi 5 février 2018 - 17:50:02

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Xavier Guyon, Cécile Hardouin. Misparametrization subsets using penalized least squares model selection. Statistical Inference for Stochastic Processes, Springer Verlag, 2014, 17 (3), pp.283-294. 〈10.1007/s11203-014-9100-y〉. 〈hal-01428062〉

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