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Academic literature on the topic 'Goldenshluger and Lepski method'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 14 February 2022

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Journal articles on the topic "Goldenshluger and Lepski method"

1

Lacour, C., and P. Massart. "Minimal penalty for Goldenshluger–Lepski method." Stochastic Processes and their Applications 126, no. 12 (2016): 3774–89. http://dx.doi.org/10.1016/j.spa.2016.04.015.

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2

Bigot, Jérémie, Elsa Cazelles, and Nicolas Papadakis. "Data-driven regularization of Wasserstein barycenters with an application to multivariate density registration." Information and Inference: A Journal of the IMA 8, no. 4 (2019): 719–55. http://dx.doi.org/10.1093/imaiai/iaz023.

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Abstract:
Abstract We present a framework to simultaneously align and smoothen data in the form of multiple point clouds sampled from unknown densities with support in a $d$-dimensional Euclidean space. This work is motivated by applications in bioinformatics where researchers aim to automatically homogenize large datasets to compare and analyze characteristics within a same cell population. Inconveniently, the information acquired is most certainly noisy due to misalignment caused by technical variations of the environment. To overcome this problem, we propose to register multiple point clouds by using
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3

Page, Stephen, and Steffen Grünewälder. "The Goldenshluger–Lepski method for constrained least-squares estimators over RKHSs." Bernoulli 27, no. 4 (2021). http://dx.doi.org/10.3150/20-bej1307.

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Dissertations / Theses on the topic "Goldenshluger and Lepski method"

1

Roche, Angelina. "Modélisation statistique pour données fonctionnelles : approches non-asymptotiques et méthodes adaptatives." Phd thesis, Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2014. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01023919.

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Abstract:
L'objet principal de cette thèse est de développer des estimateurs adaptatifs en statistique pour données fonctionnelles. Dans une première partie, nous nous intéressons au modèle linéaire fonctionnel et nous définissons un critère de sélection de la dimension pour des estimateurs par projection définis sur des bases fixe ou aléatoire. Les estimateurs obtenus vérifient une inégalité de type oracle et atteignent la vitesse de convergence minimax pour le risque lié à l'erreur de prédiction. Pour les estimateurs définis sur une collection de modèles aléatoires, des outils de théorie de la perturb
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2

Mabon, Gwennaëlle. "Estimation non-paramétrique adaptative pour des modèles bruités." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2016. http://www.theses.fr/2016USPCB020/document.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème d'estimation de densité dans le modèle de convolution. Ce cadre correspond aux modèles avec erreurs de mesures additives, c'est-à-dire que nous observons une version bruitée de la variable d'intérêt. Pour mener notre étude, nous adoptons le point de vue de l'estimation non-paramétrique adaptative qui repose sur des procédures de sélection de modèle développées par Birgé & Massart ou sur les méthodes de Lepski. Cette thèse se divise en deux parties. La première développe des méthodes spécifiques d'estimation adaptative quand les variables
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3

Nguyen, Ngoc Bien. "Adaptation via des inéqualités d'oracle dans le modèle de regression avec design aléatoire." Thesis, Aix-Marseille, 2014. http://www.theses.fr/2014AIXM4716/document.

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Abstract:
À partir des observations Z(n) = {(Xi, Yi), i = 1, ..., n} satisfaisant Yi = f(Xi) + ζi, nous voulons reconstruire la fonction f. Nous évaluons la qualité d'estimation par deux critères : le risque Ls et le risque uniforme. Dans ces deux cas, les hypothèses imposées sur la distribution du bruit ζi serons de moment borné et de type sous-gaussien respectivement. En proposant une collection des estimateurs à noyau, nous construisons une procédure, qui est initié par Goldenshluger et Lepski, pour choisir l'estimateur dans cette collection, sans aucune condition sur f. Nous prouvons ensuite que cet
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4

Chagny, Gaëlle. "Estimation adaptative avec des données transformées ou incomplètes. Application à des modèles de survie." Phd thesis, Université René Descartes - Paris V, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00863141.

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Abstract:
Cette thèse présente divers problèmes d'estimation fonctionnelle adaptative par sélection d'estimateurs en projection ou à noyaux, utilisant des critères inspirés à la fois de la sélection de modèles et des méthodes de Lepski. Le point commun de nos travaux est l'utilisation de données transformées et/ou incomplètes. La première partie est consacrée à une procédure d'estimation par "déformation'', dont la pertinence est illustrée pour l'estimation des fonctions suivantes : régression additive et multiplicative, densité conditionnelle, fonction de répartition dans un modèle de censure par inter
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