Titlebook: Statistique non Parametrique Asymptotique; Actes des Journees S Jean-Pierre Raoult Conference proceedings 1980 Springer-Verlag Berlin Heide

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Estimation de la regression par la methode des k points les plus proches avec noyau : quelques propsque complète de cet estimateur en fonction du comportement asymptotique de la suite (k.)., à l’aide d’un résultat général qui permet (en particulier) de déduire les propriétés de cet estimateur de celles, déjà connues, d’un autre estimateur non paramétrique de la régression (estimateur à noyau).

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Non parametric tests of independence,e function D. is the c.d.f. of a probability distribution with uniform margins on [0,1]., and such that F.(x.,...,x.)=D.(F.(x.),...,F.(x.)). We show in this paper that D.(u.,...,u.) is asymptotically normal for p⩾3 and show the weak convergence of n.(D.(u.,...,u.)−E(D.(u.,...,u.))) toward a limiting

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Estimation de la regression par la methode des k points les plus proches avec noyau : quelques prop.. On considère l’estimateur de E(Y/X=x) défini comme la moyenne des Y., i=1,n, telles que X. appartienne à l’ensemble des k. points X., j=1,n, les plus proches de x au sens de la distance euclidienne de ℝ., (k.). étant une suite entière..On étudie les propriétés de convergence en probabilité et pre

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