Statistique/Probabilités
Estimation consistante des paramètres d'un modèle non linéaire pour des données fonctionnelles discrétisées aléatoirement
Comptes Rendus. Mathématique, Tome 340 (2005) no. 2, pp. 167-170.

Nous étudions une classe de modèles de régression non linéaires quand la variable explicative est fonctionnelle alors que la variable réponse est scalaire ou vectorielle. Nous construisons un estimateur consistant des paramètres des modèles de cette classe pour le cas de fonctions discrétisées à des positions aléatoires.

We study a class of nonlinear regression models for scalar or vectorial response when the explanatory variable is a function. We introduce a consistent estimator of the parameters of models in this class when functions are evaluated at randomly chosen observation points.

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DOI : 10.1016/j.crma.2004.11.029
Rossi, Fabrice 1, 2 ; Conan-Guez, Brieuc 2

1 CEREMADE, UMR CNRS 7534, université Paris-IX Dauphine, place du Maréchal de Lattre de Tassigny, 75016 Paris, France
2 Projet AxIS, INRIA Rocquencourt, domaine de Voluceau, Rocquencourt, B.P. 105, 78153 Le Chesnay cedex, France
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[5] F. Rossi, B. Conan-Guez, Functional multi-layer perceptron: a nonlinear tool for functional data analysis, Neural Network, 2005, in press

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