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On nonparametric conditional quantile estimation for non-stationary spatial processes
[Sur l’estimation non paramétrique du quantile conditionnel des processus spatiaux non stationnaires]
Kanga, Serge Hippolyte Arnaud1 ; Hili, Ouagnina1  ; Dabo-Niang, Sophie2
1 UMRI Mathématiques et Nouvelles Technologies de l’Information, Institut National Polytechnique Félix Houphouët Boigny, BP 1093 Yamoussoukro, Côte d’Ivoire
2 Laboratoire Paul Painlevé UMR CNRS 8524, INRIA-MODAL Université de Lille, France
Comptes Rendus. Mathématique, Tome 361 (2023) no. G5, pp. 847-852

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A kernel conditional quantile estimate of a real-valued non-stationary spatial process is proposed for a prediction goal at a non-observed location of the underlying process. The originality is based on the ability to take into account some local spatial dependency. Large sample properties based on almost complete and L q -consistencies of the estimator are established.

Dans cette note, nous présentons un estimateur à noyau du quantile conditionnel d’un processus spatial non-stationnaire, pour un but de prédiction du processus considéré en un site non-observé. L’originalité vient du fait que l’estimateur permet de prendre en compte une éventuelle dépendance locale des données. Une étude asymptotique basée sur les convergences presque complète et en moyenne d’ordre q de l’estimateur est proposée.

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DOI : 10.5802/crmath.400
Classification : 62H11, 62G20, 62M30

Kanga, Serge Hippolyte Arnaud 1 ; Hili, Ouagnina 1 ; Dabo-Niang, Sophie 2

1 UMRI Mathématiques et Nouvelles Technologies de l’Information, Institut National Polytechnique Félix Houphouët Boigny, BP 1093 Yamoussoukro, Côte d’Ivoire
2 Laboratoire Paul Painlevé UMR CNRS 8524, INRIA-MODAL Université de Lille, France
Licence : CC-BY 4.0
Droits d'auteur : Les auteurs conservent leurs droits 
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