--------------------
- Régression et prédiction non-paramétrique spatiale hal link

Auteur(s): Dabo-Niang Sophie, Yao A.-F.

Conference: 42èmes Journées de Statistique (Marseille, France, FR, 2010)
Actes de conférence: , vol. p. (2010)


Ref HAL: inria-00494744_v1
Exporter : BibTex | endNote
Résumé:

Nous nous intéressons à l'estimation de la fonction de régression $r(x)=Eleft(Y_{mathbfu}|X_{mathbfu}=xright)$ à partir d'observations d'un processus $left{ Z_{mathbfi}=left(X_{mathbfi}, Y_{mathbfi}right),,mathbfiinmathbbZ^Nright}. On suppose que les variables $Z_{mathbfi}$ sont de même distribution que $Z=(X,Y)$, où $Y$ est une variable réelle, intégrable et $X$ un vecteur aléatoire à valeurs dans un espace séparable $mathcalE$ muni (éventuellement de dimension infinie). Dans ce travail, la convergence nos estimateurs est étudiée sous conditions de mélange à partir d'observations dans une région rectangulaire de $mathbbZ^N$. Nous illustrerons nos résultats par des simulations. L'application de nos méthodes à la prédiction spatiale sera également abordée.