Emilien Joly (Université Paris-sud)

Minimisation de risque à queue lourde

jeudi 20 novembre 2014, 9h30 - 10h30

Salle de réunion, espace Turing


La convergence de processus empiriques (bien souvent appelés estimateurs) a été et est toujours un champ extr »mement développé des statistiques. Un très grand nombre de théorèmes de convergence ont été obtenus sous des hypothèses fortes sur la loi sous-jacente, à savoir des variables aléatoires bornées. D’autres font l’hypothèse de « Â meilleure concentration  » qu’une variable aléatoire gaussienne. Nous étudierons une manière de s’abstraire de ces hypothèses contraignantes et nous donnerons un résultat dit de concentration (dont la saveur rappellera le TCL) de l’estimateur choisi.