JdS2012


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Résumé de communication



Résumé 86 :

Régression inverse par tranches sur flux de données
Saracco, Jérôme ; Chavent, Marie ; Liquet, Benoit ; Kuentz-Simonet, Vanessa ; Nguyen, Thi Mong Ngoc ; Girard, Stéphane
IMB et INRIA Bordeaux Sud Ouest, Université de Bordeaux

Dans cette communication, nous nous concentrons sur des données arrivant séquentiellement par bloc. Nous supposons la présence d'un modèle semi-paramétrique sous-jacent incluant une direction EDR (Effective Dimension Reduction) commune $\beta$ dans chaque bloc. Nous proposons une approche SIR (Sliced Inverse Regression pour régression inverse par tranches) adaptative afin d'estimer $\beta$. L'estimateur proposé est plus rapide qu'une application séquentielle de la méthode SIR à l'union des blocs disponibles. Nous montrons la convergence en probabilité et la normalité asymptotique de cet estimateur. Dans une simulation, nous illustrons le bon comportement numérique de notre approche. Nous fournissons également des graphiques permettant de détecter s'il existe une dérive de la direction EDR ou bien des blocs de données aberrantes, et nous illustrons notre approche avec différents scénarios. Quelques extensions possibles de cette méthode sont discutées en conclusion.