Estimation non-paramétrique robuste pour données fonctionnelles

Christophe Crambes (1) , Laurent Delsol (2) , Ali Laksaci (3)

1 LSP - Laboratoire de Statistique et Probabilités
2 KU Leuven - Catholic University of Leuven = Katholieke Universiteit Leuven
3 LDM - Laboratoire des Mathématiques [UDL, Sidi Bel Abbès]

L'estimation robuste présente une approche alternative aux méthodes de régression classiques, par exemple lorsque les observations sont affectées par la présence de données aberrantes. Récemment, ces estimateurs robustes ont été considérés pour des modèles avec données fonctionnelles. Dans cet exposé, nous considérons un modèle de régression robuste avec une variable d'intérêt réelle et une variable explicative fonctionnelle. Nous définissons un estimateur non-paramétrique de la fonction de régression, et nous nous intéressons à ses propriétés asymptotiques, relativement à des erreurs Lq. Notre procédure d'estimation est ensuite évaluée sur un jeu de données réelles.

Domaines: Statistiques [math.ST]

Christophe Crambes, Laurent Delsol, Ali Laksaci. Estimation non-paramétrique robuste pour données fonctionnelles. 41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. ⟨inria-00386611⟩