Nonparametric adaptive estimation for grouped data - MAP5 Accéder directement au contenu
Pré-Publication, Document De Travail Année : 2015

Nonparametric adaptive estimation for grouped data

Céline Duval
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 947412
Johanna Kappus
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 956563

Résumé

The aim of this paper is to estimate the density f of a random variable X when one has access to independent observations of the sum of K ≥ 2 independent copies of X. We provide a constructive estimator, based on a suitable definition of the logarithm of the Fourier transform of the observations. We propose a new strategy for the data driven choice of the cutoff parameter. It is proven optimal and a numerical study illustrates the performances of the method. Moreover, we discuss the fact that the definition of the estimator as well as the adaptive procedure apply in a wider context than the one considered here.
Fichier principal
Vignette du fichier
DuvalKappus2015.pdf (290.52 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-01245781 , version 1 (17-12-2015)
hal-01245781 , version 2 (03-06-2016)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01245781 , version 1

Citer

Céline Duval, Johanna Kappus. Nonparametric adaptive estimation for grouped data. 2015. ⟨hal-01245781v1⟩
197 Consultations
236 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More