Adaptive wavelet multivariate regression with errors in variables

Chichignoud, Michaël; Hoang, van Ha; Pham Ngoc, Thanh Mai; Rivoirard, Vincent

Type de document :

Article dans une revue scientifique: Article original

Titre :

Adaptive wavelet multivariate regression with errors in variables

Auteur(s) :

Chichignoud, Michaël [Auteur]
Seminar for Statistics [ETH Zürich] [SfS]
Hoang, van Ha [Auteur]
Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 [LPP]
Pham Ngoc, Thanh Mai [Auteur]
Laboratoire de Mathématiques d'Orsay [LMO]
Rivoirard, Vincent [Auteur]
CEntre de REcherches en MAthématiques de la DEcision [CEREMADE]

Titre de la revue :

Electronic Journal of Statistics

Pagination :

682-724

Éditeur :

Shaker Heights, OH : Institute of Mathematical Statistics

Date de publication :

2017-03-09

ISSN :

1935-7524

Discipline(s) HAL :

Mathématiques [math]/Statistiques [math.ST]

Résumé en anglais : [en]

In the multidimensional setting, we consider the errors-in-variables model. We aim at estimating the unknown nonparametric multivariate regression function with errors in the covariates. We devise an adaptive estimator ...
Lire la suite >In the multidimensional setting, we consider the errors-in-variables model. We aim at estimating the unknown nonparametric multivariate regression function with errors in the covariates. We devise an adaptive estimator based on projection kernels on wavelets and a deconvolution operator. We propose an automatic and fully data driven procedure to select the wavelet level resolution. We obtain an oracle inequality and optimal rates of convergence over anisotropic Hölder classes. Our theoretical results are illustrated by some simulations.Lire moins >

Langue :

Anglais

Comité de lecture :

Oui

Audience :

Internationale

Vulgarisation :

Non

Projet ANR :

Calibration statistique

Collections :