Adaptive regression with Brownian path covariate - Université de Rennes Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Annales de l'Institut Henri Poincaré (B) Probabilités et Statistiques Année : 2021

Adaptive regression with Brownian path covariate

Résumé

This paper deals with estimation with functional covariates. More precisely , we aim at estimating the regression function m of a continuous outcome Y against a standard Wiener coprocess W. Following Cadre and Truquet (2015) and Cadre, Klutchnikoff, and Massiot (2017) the Wiener-Itô decomposition of m(W) is used to construct a family of estimators. The minimax rate of convergence over specific smoothness classes is obtained. A data-driven selection procedure is defined following the ideas developed by Goldenshluger and Lepski (2011). An oracle-type inequality is obtained which leads to adaptive results.
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hal-02332820 , version 1 (25-10-2019)

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Citer

Karine Bertin, Nicolas Klutchnikoff. Adaptive regression with Brownian path covariate. Annales de l'Institut Henri Poincaré (B) Probabilités et Statistiques, 2021, 57 (3), pp.1495-1520. ⟨10.1214/20-AIHP1128⟩. ⟨hal-02332820⟩
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