C. Lévy-Leduc, H. Boistard, E. Moulines, M. S. Taqqu y V. A. Reisen.
Artículo publicado en Annals of Statistics, vol. 39, n. 3, p. 1399-1426, 2011. Descargar una versión en pdf.
Sea $$(X_i)_{i\geq1}$$ un proceso Gaussiano de media zero con covarianzas $$\rho(k) = E(X_1X_{k+1})$$ que satisface:
$$\rho(0=1$$ y $$\rho(k)=k^{-D}L(k)$$ donde D está en (0,1) y L es de variaciones lentas en el infinito. Consideremos el U-proceso $$\{U_n(r), r \in I\}$$ definido por
$$U_n(r)=\frac{1}{n(n-1)}\sum_{1\leq i\neq j \leq n}\mathbb{1}_{\{G(X_i,X_j\leq r\}},$$
donde I es un intervalo incluido en $$\mathbb{R}$$ y G es una función simétrica. En este artículo, proveemos teoremas centrales y no centrales de le límite para $$U_n$$. Se usan para deducir en el marco de la dependencia larga, propiedades nuevas de numerosos estimadores conocidos como el estimador de Hodges- Lehmann, que es un estimador de localización robusto, el estadístico de rango signado de Wilcoxon, la integral de correlación empírica y un estimador de escala robusto asociado. Estos estimadores robustos tienen las mismas distribuciones asintóticas que los estimadores clásicos asociados de escala. Las distribuciones límites se expresan mediante integrales de Wiener-Itô múltiples.