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Semiparametric estimation of plane similarities: application to fast computation of aeronautic loads

Abstract : In the big data era, it is often needed to resolve the problem of parsimonious data representation. In this paper, the data under study are curves and the sparse representation is based on a semiparametric model. Indeed, we propose an original registration model for noisy curves. The model is built transforming an unknown function by plane similarities. We develop a statistical method that allows to estimate the parameters characterizing the plane similarities. The properties of the statistical procedure are studied. We show the convergence and the asymptotic normality of the estimators. Numerical simulations and a real-life aeronautic example illustrate and demonstrate the strength of our methodology.
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Contributeur : Edouard Fournier Connectez-vous pour contacter le contributeur
Soumis le : jeudi 4 avril 2019 - 14:17:09
Dernière modification le : mardi 5 avril 2022 - 03:40:48
Archivage à long terme le : : vendredi 5 juillet 2019 - 13:53:36

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Edouard Fournier, Stéphane Grihon, Thierry Klein. Semiparametric estimation of plane similarities: application to fast computation of aeronautic loads. Statistics, Taylor & Francis: STM, Behavioural Science and Public Health Titles, 2019, 53 (5), pp.1168-1186. ⟨10.1080/02331888.2019.1632859⟩. ⟨hal-01879135v3⟩

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