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Sur les modèles autorégressifs: Estimation non paramétrique pour les modèles autorégressifs (Omn.Univ.Europ.) (French Edition) - Softcover
Cette thèse se consacre à l'estimation non paramétrique pour les modèles autorégressifs. Nous considérons le problème de l'estimation d'une fonction inconnue en un point fixe à l'aide de données régies par des modèles autorégressifs. Pour définir le risque associé à l'emploi d'un estimateur et ainsi mesurer la qualité de celui-ci, nous utilisons la fonction de perte liée à l'erreur absolue. Le travail de cette thèse suit l'approche minimax dont l'objectif est de trouver une borne inférieure asymptotique du risque minimax puis de construire un estimateur, dit asymptotiquement efficace, dont le risque maximal atteint asymptotiquement cette borne. Pour un modèle autorégressif non paramétrique où la fonction autorégressive est supposée appartenir à une classe Höldérienne faible de régularité connue, nous montrons qu'un estimateur à noyau est asymptotiquement efficace. Lorsque la régularité de la fonction autorégressive est inconnue, nous obtenons la vitesse de convergence minimax adaptative des estimateurs sur une famille de classes Höldériennes.
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A obtenu une maîtrise de Mathématiques à l'Université deTizi-Ouzou en 2003, un D.E.A de Mathématiques Appliquées en 2004et un Doctorat de Statistiques en 2009 à l'Université de Rouen.Ses recherches: LMRS CNRS-Université de Rouen.Ses enseignement: IUT, INSA et Université de Rouen.
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- PublisherÉditions universitaires européennes
- Publication date2010
- ISBN 10 6131534446
- ISBN 13 9786131534447
- BindingPaperback
- Number of pages84
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Sur les modà les autorà gressifs
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Sur les modeles autoregressifs
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OmniScriptum 2018-02
(2018)
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Sur les modèles autorégressifs: Estimation non paramétrique pour les modèles autorégressifs (Omn.Univ.Europ.) (French Edition)
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Éditions universitaires européennes
(2010)
ISBN 10: 6131534446
ISBN 13: 9786131534447
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Sur les modèles autorégressifs
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Éditions Universitaires Européennes Okt 2010
(2010)
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Book Description Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Cette thèse se consacre à l'estimation non paramétrique pour les modèles autorégressifs. Nous considérons le problème de l'estimation d'une fonction inconnue en un point fixe à l'aide de données régies par des modèles autorégressifs. Pour définir le risque associé à l'emploi d'un estimateur et ainsi mesurer la qualité de celui-ci, nous utilisons la fonction de perte liée à l'erreur absolue. Le travail de cette thèse suit l'approche minimax dont l'objectif est de trouver une borne inférieure asymptotique du risque minimax puis de construire un estimateur, dit asymptotiquement efficace, dont le risque maximal atteint asymptotiquement cette borne. Pour un modèle autorégressif non paramétrique où la fonction autorégressive est supposée appartenir à une classe Höldérienne faible de régularité connue, nous montrons qu'un estimateur à noyau est asymptotiquement efficace. Lorsque la régularité de la fonction autorégressive est inconnue, nous obtenons la vitesse de convergence minimax adaptative des estimateurs sur une famille de classes Höldériennes. 84 pp. Französisch. Seller Inventory # 9786131534447
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Sur les modèles autorégressifs : Estimation non paramétrique pour les modèles autorégressifs
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Éditions Universitaires Européennes
(2010)
ISBN 10: 6131534446
ISBN 13: 9786131534447
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Book Description Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Cette thèse se consacre à l'estimation non paramétrique pour les modèles autorégressifs. Nous considérons le problème de l'estimation d'une fonction inconnue en un point fixe à l'aide de données régies par des modèles autorégressifs. Pour définir le risque associé à l'emploi d'un estimateur et ainsi mesurer la qualité de celui-ci, nous utilisons la fonction de perte liée à l'erreur absolue. Le travail de cette thèse suit l'approche minimax dont l'objectif est de trouver une borne inférieure asymptotique du risque minimax puis de construire un estimateur, dit asymptotiquement efficace, dont le risque maximal atteint asymptotiquement cette borne. Pour un modèle autorégressif non paramétrique où la fonction autorégressive est supposée appartenir à une classe Höldérienne faible de régularité connue, nous montrons qu'un estimateur à noyau est asymptotiquement efficace. Lorsque la régularité de la fonction autorégressive est inconnue, nous obtenons la vitesse de convergence minimax adaptative des estimateurs sur une famille de classes Höldériennes. Seller Inventory # 9786131534447
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Sur les modèles autorégressifs
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ISBN 10: 6131534446
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