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Mélange de régressions gaussiennes à poids logistiques et maximum de vraisemblance pénalisé

Le : 09/03/2015 11h00
Par : Lucie Montuelle (Univ. Paris-Sud)
Lieu : I 103
Lien web :
Résumé : Cette communication s'inscrit dans le cadre général de l'estimation de densités. Nous souhaitons estimer des densités conditionnelles à l’aide de mélanges gaussiens, ce qui revient à estimer les différents paramètres de ces mélanges, ainsi que le nombre de composantes, dépendants d'une covariable. Cette dépendance rend l'estimation des paramètres plus difficile que dans le cadre traditionnel des mélanges gaussiens à paramètres fixes (McLachlan et Peel). En nous appuyant sur les outils théoriques fournis par Cohen et le Pennec, nous présenterons une inégalité d’oracle pour une stratégie de maximum de vraisemblance pénalisé.