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Estimation du modèle complet dans des modèles de mélanges non-paramétriques finis
Jeudi 7 avril 2022, 10:15 à 11:15
Salle de séminaires M.0.1
Marie du Roy de Chaumaray
ENSAI
On s'intéresse aux modèles de mélanges non-paramétriques finis. On présente une méthode pour sélectionner le nombre de composantes ainsi que le sous-ensemble de variables discriminantes, c’est-à-dire le sous-ensemble de variables ayant des distributions différentes pour les composantes du mélange. L’approche proposée repose sur la discrétisation de chaque variable en B intervalles et sur une pénalisation de la log-vraisemblance qui en résulte. Pour un choix judicieux du terme de pénalité, on montre la consistance de l’estimateur du modèle (nombre de composantes et sous-ensemble de variables discriminantes) lorsque le nombre d’intervalles tend vers l’infini avec la taille de l’échantillon.
Cet exposé rentre dans le cadre de l'ANR SMILES ANR-18-CE40-0014.
