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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

OPTIMAL MODEL SELECTION FOR DENSITY ESTIMATION OF STATIONARY DATA UNDER VARIOUS MIXING CONDITIONS

Texto completo
Autor(es):
Lerasle, Matthieu [1]
Número total de Autores: 1
Afiliação do(s) autor(es):
[1] INSA Toulouse, IMT, UMR 5219, F-31077 Toulouse 4 - France
Número total de Afiliações: 1
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: ANNALS OF STATISTICS; v. 39, n. 4, p. 1852-1877, AUG 2011.
Citações Web of Science: 8
Resumo

We propose a block-resampling penalization method for marginal density estimation with nonnecessary independent observations. When the data are beta or tau-mixing, the selected estimator satisfies oracle inequalities with leading constant asymptotically equal to 1. We also prove in this setting the slope heuristic, which is a data-driven method to optimize the leading constant in the penalty. (AU)

Processo FAPESP: 09/09494-0 - Reamostragem e seleção de modelos para cadeias estocásticas com memória de alcance variável
Beneficiário:Matthieu Pierre Lerasle
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado