کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
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4673401 | 1346862 | 2007 | 27 صفحه PDF | دانلود رایگان |
In this paper a new estimator for the transition density π of an homogeneous Markov chain is considered. We introduce an original contrast derived from regression framework and we use a model selection method to estimate π under mild conditions. The resulting estimate is adaptive with an optimal rate of convergence over a large range of anisotropic Besov spaces . Some simulations are also presented.
RésuméDans cet article, on considère un nouvel estimateur de la densité de transition π d'une chaîne de Markov homogène. Pour cela, on introduit un contraste original issu de la théorie de la régression et on utilise une méthode de sélection de modèles pour estimer π sous des conditions peu restrictives. L'estimateur obtenu est adaptatif et la vitesse de convergence est optimale pour une importante classe d'espaces de Besov anisotropes . On présente également des simulations.
Journal: Annales de l'Institut Henri Poincare (B) Probability and Statistics - Volume 43, Issue 5, September–October 2007, Pages 571-597