Dans ce papier, nous nous intéressons à l’estimation de la fonction de régression par une approche non-paramétrique par noyau. Nous établissons la normalité asymptotique, pour une famille générale d’estimateurs récursifs à noyau de la fonction de régression, sous une hypothèse de...

We design a data-dependent metric in Rd and use it to define the k-nearest neighbors of a given point. Our metric is invariant under all affine transformations. We show that, with this metric, the standard k-nearest neighbor regression estimate is asymptotically consistent under the usual...

We study moderate deviations of some nonparametric estimators with ordinary smooth measurement errors. The moderate deviation principles for the kernel estimators of regression functions and conditional distribution functions are obtained.