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Les estimateurs de sous-échantillonnage avec taux de convergence inconnu
No full textSérie des documents de travail du CORELA et de HEDM ; 9501 Diffusion du document : INRA Station d'Economie et Sociologie rurales 65 boulevard de Brandebourg 94205 Ivry Cedex (FRA) Cote de localisation : PAR. BRT. 1995/P0515 95-01Politis et Romano (1992, 1993, 1995) ont présenté une méthode de rééchantillonnage général pour la construction de régions de confiance pour un paramètre thêta inconnu, dans un cadre stationnaire. Cette méthode basée sur le sous-échantillonnage permet d'approximer la distribution d'une statistique Tn convergente à un taux de convergence Zn connu. Cette méthode n'est donc pas applicable lorsque Zn est inconnu ou dépend du modèle. Dans cet article, les auteurs montrent comment il est possible de contourner ce problème (a) en dérivant un estimateur de la vitesse de convergence à partir du sous-échantillonnage, (b) en employant cet estimateur pour construire les régions de confiance basées sur le sous-échantillonnage
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