Adaptive non-asymptotic confidence balls in density estimation - Archive ouverte HAL
Article Dans Une Revue ESAIM: Probability and Statistics Année : 2012

Adaptive non-asymptotic confidence balls in density estimation

Résumé

We build confidence balls for the common density s of a real valued sample X1,...,Xn. We use resampling methods to estimate the projection of s onto finite dimensional linear spaces and a model selection procedure to choose an optimal approximation space. The covering property is ensured for all n≥2 and the balls are adaptive over a collection of linear spaces.
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Dates et versions

hal-00913641 , version 1 (05-12-2013)

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Citer

Matthieu Lerasle. Adaptive non-asymptotic confidence balls in density estimation. ESAIM: Probability and Statistics, 2012, 16 (1), ps0852. ⟨10.1051/ps/2010012⟩. ⟨hal-00913641⟩
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