Régression non paramétrique: Techniques de lissage

Cette séance de cours de l'instructeur couvre les techniques de régression non paramétriques, se concentrant sur les splines, les fonctions de base des splines naturelles, les probabilités pénalisées, les matrices lissantes, les ajustements cubiques des splines, l'échange de biais, la validation croisée, les fonctions orthogonales, l'expansion de la série Fourier, le lissage du noyau, les ondulations et les estimateurs de modulation. La séance de cours traite également de l'estimation des fonctions lisses, des bases orthogonales, des ellipsoïdes de Sobolev, des modulateurs, de la minimisation des risques et des techniques de seuil. De plus, il explore l'utilisation des fonctions orthogonales dans la régression, le choix des fonctions de base et les implications de la dimensionnalité dans la régression multivariée.