Le modèle additif de quantiles de régression

Plan
Introduction
La régression quantile fonctionnelle
L’approche Support Vector Machines (SVMs)
Contruction de l’estimateur
Simulation et application
Conclusion
Le modèle additif de quantiles de régression : une approche SVMs
Christophe CRAMBES, Ali GANNOUN et Yousri HENCHIRI
I3M, Université Montpellier II.
28 juin 2012
Christophe CRAMBES, Ali GANNOUN et Yousri HENCHIRI Le modèle additif de quantiles de régression : une approche SVMs

Plan
Introduction
La régression quantile fonctionnelle
L’approche Support Vector Machines (SVMs)
Contruction de l’estimateur
Simulation et application
Conclusion
1Introduction
2La régression quantile fonctionnelle
3L’approche Support Vector Machines (SVMs)
4Contruction de l’estimateur
5Simulation et application
6Conclusion
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Plan
Introduction
La régression quantile fonctionnelle
L’approche Support Vector Machines (SVMs)
Contruction de l’estimateur
Simulation et application
Conclusion
But
Notations préliminaires
Données traitées
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Introduction
La régression quantile fonctionnelle
L’approche Support Vector Machines (SVMs)
Contruction de l’estimateur
Simulation et application
Conclusion
But
Notations préliminaires
Données traitées
Données classiques
Chaque observation est un vecteur de Rd.
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Introduction
La régression quantile fonctionnelle
L’approche Support Vector Machines (SVMs)
Contruction de l’estimateur
Simulation et application
Conclusion
But
Notations préliminaires
Données traitées
Données classiques
Chaque observation est un vecteur de Rd.
Données fonctionnelles ([Ramsay and Silverman, 2005])
Chaque observation a la particularité de prendre ses
valeurs dans un espace de dimension infinie.
֒→Chaque observation est une courbe.
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