Sur une famille paramétrique d'estimateurs séquentiels de la densité pour un processus fortement mélangeant
Abstract
On considère un processus à temps discret alpha-mélangeant, de densité de probabilité inconnue $f(x)$. Nous nous proposons d'estimer $f(x)$ de manière récursive à l'aide d'une série d'observations. Pour cela, nous considérons une sous-famille des estimateurs récursifs généraux initiés par Deheuvels (1974), incluant les estimateurs récursifs les plus utilisés. Pour cette sous-famille, nous obtenons l'erreur quadratique asymptotique exacte, ensuite, nous introduisons des critères de comparaison qui nous permettent de classifier et comparer nos estimateurs.
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