Nonparametric estimation of the density of the regression noise

This Note presents an estimator of the density of the error in a homoscedastic regression model, based on model selection methods, and propose a bound for the quadratic integrated risk. To cite this article: S. Plancade, C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 346 (2008).

RésuméCette Note présente un estimateur de la loi de l'erreur dans un modèle de régression homoscédastique, basé sur des techniques de sélection de modèle, et propose une majoration du risque quadratique intégré. Pour citer cet article : S. Plancade, C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 346 (2008).