Aller au contenu Aller au menu Aller à la recherche

Événements et séminaires - LSTA
Laboratoire de Statistique Théorique et Appliquée

Partenariats

Informations pratiques

La séminaire a lieu le mardi, en alternance à Jussieu (UPMC) et à Sophie Germain (Paris Diderot).

 

À Jussieu : 10h45 en salle de séminaire (201), couloir 15-16 (2 ème étage).

Plan de JussieuNouvelle fenêtre

 

Au bâtiment Sophie Germain : 12h00 en salle 2015 (2 ème étage).

Prendre le grand escalier à droite en entrant ...

» En savoir +

Chiffres-clé

Chiffres

17 enseignants-chercheurs

18 doctorants

3 personnels administratifs

 

A voir

Nouvelle fenêtre

 

Nouvelle fenêtre

 

    Nouvelle fenêtre

Nouvelle fenêtre

14/02/2017 - G. Mabon (Humboldt University)

Séminaire Commun de Statistique P6-P7

12h00 à l'université Paris Diderot dans la salle 2015 du Bâtiment Sophie Germain.
Laguerre deconvolution with unknown matrix operator

Nous étudions le problème d'estimation adaptative de densité dans le modèle additif défini par Z = X + Y, avec X indépendant de Y. Ces deux variables aléatoires sont supposées positives. Notre but est d'estimer la densité de X à partir de n observations i.i.d. de Z quand la loi de Y est inconnue. L'étude de ce modèle à loi du bruit connue a déjà été menée dans Mabon (2015). Ainsi pour rendre le problème identifiable nous supposons que nous avons accès à un échantillon préliminaire de la loi du bruit Y. Nous construisons alors des estimateurs par projection de la densité de X sur la base de Laguerre, particulièrement adaptée au caractère positif des variables aléatoires en jeu. La dimension de l'espace de projection est obtenue par une procédure de sélection de modèles par pénalisation. Enfin nous montrons que l'estimateur obtenu vérifie une inégalité de type oracle. Il est à noter que l'étude du risque quadratique intégré repose sur des inégalités de concentration de type Bernstein développées pour les matrices aléatoires (voir Tropp (2015)).