Estimation de quantiles conditionnels basée sur la quantification optimale sous R
CHARLIER, Isabelle
Institut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
Quality control and dynamic reliability [CQFD]
European Center for Advanced Research in Economics and Statistics [ECARES]
Département de Mathématique [Bruxelles] [ULB]
Institut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
Quality control and dynamic reliability [CQFD]
European Center for Advanced Research in Economics and Statistics [ECARES]
Département de Mathématique [Bruxelles] [ULB]
PAINDAVEINE, Davy
Département de Mathématique [Bruxelles] [ULB]
European Center for Advanced Research in Economics and Statistics [ECARES]
Département de Mathématique [Bruxelles] [ULB]
European Center for Advanced Research in Economics and Statistics [ECARES]
SARACCO, Jérôme
Quality control and dynamic reliability [CQFD]
Institut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
Quality control and dynamic reliability [CQFD]
Institut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
CHARLIER, Isabelle
Institut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
Quality control and dynamic reliability [CQFD]
European Center for Advanced Research in Economics and Statistics [ECARES]
Département de Mathématique [Bruxelles] [ULB]
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Quality control and dynamic reliability [CQFD]
European Center for Advanced Research in Economics and Statistics [ECARES]
Département de Mathématique [Bruxelles] [ULB]
PAINDAVEINE, Davy
Département de Mathématique [Bruxelles] [ULB]
European Center for Advanced Research in Economics and Statistics [ECARES]
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SARACCO, Jérôme
Quality control and dynamic reliability [CQFD]
Institut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
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Quality control and dynamic reliability [CQFD]
Institut de Mathématiques de Bordeaux [IMB]
Language
fr
Communication dans un congrès
This item was published in
3èmes rencontres R, 2014-06-25, Montpellier.
Abstract
La régression quantile permet d'évaluer l'impact de covariables X sur une variable réponse Y. Une application majeure est la construction de courbes de référence et d'intervalles de prédiction conditionnels pour Y. Récemment, ...Read more >
La régression quantile permet d'évaluer l'impact de covariables X sur une variable réponse Y. Une application majeure est la construction de courbes de référence et d'intervalles de prédiction conditionnels pour Y. Récemment, Charlier, Paindaveine et Saracco (2015) ont développé une nouvelle méthode non-paramétrique de régression quantile basée sur le concept de quantification optimale. Dans ce papier, nous décrivons un package R, appelé QuantifQuantile, qui permet d'appliquer cette méthode. Nous allons décrire les différentes fonctions de ce package et fournir des exemples.Read less <
Keywords
Estimation non-paramétrique
Quantile conditionnel
Quantification optimale
Origin
Hal imported