In:
Canadian Journal of Statistics, Wiley, Vol. 50, No. 3 ( 2022-09), p. 972-991
Abstract:
Ce travail traite des quantiles de projections pour des variables aléatoires sphériques. Les auteurs y introduisent le concept de la meilleure direction d'approche (dans le sens de meilleur angle d'attaque) pour des quantiles construits par ordonnancement de projections selon différentes directions. Ils font ressortir son utilité dans le cas où la direction d'approche privilégiée vise une proportion d'observations cibles. Aussi, un examen de diverses familles de distributions sphériques leur a permis d'explorer le comportement des meilleures directions d'approche par quantiles et de mieux comprendre la symétrie, l'uniformité et la multimodalité de ces distributions. L'estimation de la meilleure direction d'approche sur des cercles et des sphères est réalisée grâce à des algorithmes exacts et de temps polynomial. Dans le cas de données sphériques, cette procédure d'estimation permet de construire des régions de haute densité connectées. Quelques résultats inférentiels accompagnés de simulations et d'analyses de données réelles sont également présentés.
Type of Medium:
Online Resource
ISSN:
0319-5724
,
1708-945X
Language:
English
Publisher:
Wiley
Publication Date:
2022
detail.hit.zdb_id:
2007833-X
detail.hit.zdb_id:
197355-1
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