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math.ST updates on arXiv.org

What is Learnable in Valiant's Theory of the Learnable? Learning Perturbations to Extrapolate Your LLM Byzantine-Robust Distributed Sparse Learning Revisited The Sample Complexity of Multiple Change Point Identification under Bandit Feedback A proximal gradient algorithm for composite log-concave sampling Model-based Bootstrap of Controlled Markov Chains Approximation of Maximally Monotone Operators : A Graph Convergence Perspective Posterior Contraction Rates for Sparse Kolmogorov-Arnold Networks in Anisotropic Besov Spaces MIST: Reliable Streaming Decision Trees for Online Class-Incremental Learning via McDiarmid Bound A Spectral Framework for Closed-Form Relative Density Estimation Fast Rates for Offline Contextual Bandits with Forward-KL Regularization under Single-Policy Concentrability Higher-Order Equilibrium Tracking for EM-Compressible Online Estimation Scaling Limits of Long-Context Transformers A Note on Non-Negative $L_1$-Approximating Polynomials Susceptibilities and Patterning: A Primer on Linear Response in Bayesian Learning Linear Response Estimators for Singular Statistical Models Statistical inference with belief functions: A survey Robust stochastic first order methods in heavy-tailed noise via medoid mini-batch gradient sampling Every Feedforward Neural Network Definable in an o-Minimal Structure Has Finite Sample Complexity Adaptive auditing of AI systems with anytime-valid guarantees Locally Near Optimal Piecewise Linear Regression in High Dimensions via Difference of Max-Affine Functions Risk-Controlled Post-Processing of Decision Policies Covariate Balancing and Riesz Regression Should Be Guided by the Neyman Orthogonal Score in Debiased Machine Learning A Unified Pair-GRPO Family: From Implicit to Explicit Preference Constraints for Stable and General RL Alignment Time-Inhomogeneous Preconditioned Langevin Dynamics A Fine-Grained Understanding of Uniform Convergence for Halfspaces CITE: Anytime-Valid Statistical Inference in LLM Self-Consistency Ratio-based Loss Functions Optimal Confidence Band for Kernel Gradient Flow Estimator A renormalization-group inspired lattice-based framework for piecewise generalized linear models
Nonparametric estimation in random coefficients binary ch...
Eric Gautier</name> <arxiv:affiliation>CREST, ENSAE</arxiv · 2009-07-15 · via math.ST updates on arXiv.org

Nous considérons dans cet article des modèles à choix binaires et coefficients aléatoires. Le but est d'estimer de manière nonparamétrique la densité du coefficient aléatoire. Il s'agit d'un problème inverse mal posé caractérisé par une transformation intégrale. Un nouvel estimateur de la densité du coefficient aléatoire est proposé. Il est basé sur les développements en séries de Fourier-Laplace sur la sphère. Cette approche permet une étude fine du problème d'identification mais aussi d'obtenir un estimateur par injection ayant une expression explicite et ne nécessitant aucun optimisation numérique. Le nouvel estimateur est donc très facile à obtenir numériquement, tout en étant souple sur le traitement de l'hétérogénéité inobservée. Nous présentons des extensions parmi lesquellesle traitement de coefficients non aléatoires et de modèles avec endogénéité.