JdS2012


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Résumé de communication



Résumé 251 :

Estimation de la densité par agrégation
Bourel, Mathias ; Ghattas, Badih
Inst. Mathématiques de Luminy

Ce travail s’inscrit dans le contexte de l’utilisation de méthode d’agrégations pour estimer la densité d’une loi. Différentes méthodes élaborées de façon parallèles ont montré l'intérêt de l'agrégation d'estimateurs dans ce cadre. Cependant, la majorité de ces algorithmes ne sont pas faciles à implémenter et n'ont jamais été comparés entre eux. Nous proposons deux nouveaux algorithmes pour l'estimation de la densité qui agrègent des histogrammes.Le premier est une adaptation directe du bagging, une moyenne d'histogrammes contruits sur des échantillons bootstrap. Le second consiste à perturber aléatoirement à chaque étape de l'agrégation les points de coupures de l'histogramme construit à partir du jeu de données initiales. Nous réalisons plusieurs simulations sur différents modèles pour comparer nos algorithmes aux techniques existantes.