Responsables : Ismaël Castillo et Charlotte Dion
Objectif : Présenter des méthodes classiques d’estimation non-paramétrique, étudier le comportement des estimateurs introduits pour différents risques, introduire à l’optimalité des vitesses de convergence au sens minimax. Les notions introduites seront illustrées dans des exemples de modèles statistiques très utilisés en pratique : estimation de densité, régression non-paramétrique, signal en bruit blanc gaussien, modèles de graphes aléatoires.
Prérequis : Notions fondamentales de probabilités, bases de statistique, estimation paramétrique, bases d’analyse fonctionnelle (cas Hilbert au moins)
Thèmes abordés :
Ressources : Moodle