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Colloque
Un ensemble de données (t_i, x_i), i = 1,...,n, suit le modèle de régression non paramétrique E(y_i | t_i) = g(t_i), où la fonction g est inconnue et la variance conditionnelle est constante. On estime la fonction g définie sur l'intervalle (0,r) en l'approxîmant à l'aide de séries de Fourier de cosinus et les coefficients de Fourier minimisent une fonction de pénalité quadratique pénalisée. Le paramètre de lissage de la courbe estimée est déterminé par validation croisée de F sous-groupes de données à l'aide de formules de mise à jour de matrices. Ce lisseur de courbes dans le plan est …
