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Technique de bootstrap dans l'estimation non paramétrique
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Technique de bootstrap dans l'estimation non paramétrique

Technique de bootstrap dans l'estimation non paramétrique

Cas de la densité de probabilité et de la courbe de régression de la moyenne

Mouloud Cherfaoui, Smaïl Adjabi - Collection Omn.univ.europ.

108 pages, parution le 01/05/2011

Résumé

L'estimation de la densité de probabilité par la méthode du noyau à partir d'un échantillon nécessite le choix du noyau et du paramètre de lissage. Si le choix du noyau n'est pas un problème dans l'estimation de la densité, il n'en est pas de même pour le choix du paramètre de lissage qui ne dépend que de la taille d'échantillon. Dans ce travail, on propose l'application de cette technique pour le choix du paramètre de lissage h qui intervient dans l'estimation de la densité de probabilité et dans la courbe de régression de la moyenne. Nous avons également étudié l'influence du choix du noyau sur la qualité de l'estimateur à noyau de la densité de probabilité au sens de l'erreur globale asymptotique. Une étude de simulation menée sur des échantillons de différentes tailles, montre que les résultats obtenus par la technique de bootstrap ne sont pas en général meilleurs que ceux obtenus par les méthodes classiques. L'étude montre aussi, que dans certains cas, le choix du noyau est important particulièrement dans l'estimation des densités de probabilité à support compact, comme la loi exponentielle.

Caractéristiques techniques

  PAPIER
Éditeur(s) Editions universitaires européennes
Auteur(s) Mouloud Cherfaoui, Smaïl Adjabi
Collection Omn.univ.europ.
Parution 01/05/2011
Nb. de pages 108
Format 15 x 22
Couverture Broché
Poids 171g
EAN13 9786131572227

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