Estimation de la fonction de régression avec des données manquantes

Estimation Non-Paramétrique

Dans ce livre, nous nous intéressons à l’estimation non-paramétrique de la fonction de régression en présence de données manquantes par la méthode du noyau.

Nous proposons des algorithmes stochastiques d’estimation semi-récursive de la fonction de régression et présentons également deux méthodes d’imputation des données manquantes par régression : la méthode d’imputation simple et la méthode d’imputation par le score de probabilité.

Nous développons aussi et présentons soigneusement le comportement asymptotique des estimateurs proposés.