Sur les modèles autorégressifs: Estimation non paramétrique pour les modèles autorégressifs (Omn.Univ.Europ.) (French Edition)

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9786131534447: Sur les modèles autorégressifs: Estimation non paramétrique pour les modèles autorégressifs (Omn.Univ.Europ.) (French Edition)

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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About the Author:

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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1.

Arkoun-O
Published by Univ Europeenne, United States (2014)
ISBN 10: 6131534446 ISBN 13: 9786131534447
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Book Description Univ Europeenne, United States, 2014. Paperback. Book Condition: New. Language: French . This book usually ship within 10-15 business days and we will endeavor to dispatch orders quicker than this where possible. Brand New Book. Cette these se consacre a l estimation non parametrique pour les modeles autoregressifs. Nous considerons le probleme de l estimation d une fonction inconnue en un point fixe a l aide de donnees regies par des modeles autoregressifs. Pour definir le risque associe a l emploi d un estimateur et ainsi mesurer la qualite de celui-ci, nous utilisons la fonction de perte liee a l erreur absolue. Le travail de cette these suit l approche minimax dont l objectif est de trouver une borne inferieure asymptotique du risque minimax puis de construire un estimateur, dit asymptotiquement efficace, dont le risque maximal atteint asymptotiquement cette borne. Pour un modele autoregressif non parametrique ou la fonction autoregressive est supposee appartenir a une classe Holderienne faible de regularite connue, nous montrons qu un estimateur a noyau est asymptotiquement efficace. Lorsque la regularite de la fonction autoregressive est inconnue, nous obtenons la vitesse de convergence minimax adaptative des estimateurs sur une famille de classes Holderiennes. Bookseller Inventory # OMN9786131534447

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Arkoun-O
Published by Univ Europeenne, United States (2014)
ISBN 10: 6131534446 ISBN 13: 9786131534447
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Book Description Univ Europeenne, United States, 2014. Paperback. Book Condition: New. Language: French . Brand New Book. Cette these se consacre a l estimation non parametrique pour les modeles autoregressifs. Nous considerons le probleme de l estimation d une fonction inconnue en un point fixe a l aide de donnees regies par des modeles autoregressifs. Pour definir le risque associe a l emploi d un estimateur et ainsi mesurer la qualite de celui-ci, nous utilisons la fonction de perte liee a l erreur absolue. Le travail de cette these suit l approche minimax dont l objectif est de trouver une borne inferieure asymptotique du risque minimax puis de construire un estimateur, dit asymptotiquement efficace, dont le risque maximal atteint asymptotiquement cette borne. Pour un modele autoregressif non parametrique ou la fonction autoregressive est supposee appartenir a une classe Holderienne faible de regularite connue, nous montrons qu un estimateur a noyau est asymptotiquement efficace. Lorsque la regularite de la fonction autoregressive est inconnue, nous obtenons la vitesse de convergence minimax adaptative des estimateurs sur une famille de classes Holderiennes. Bookseller Inventory # KNV9786131534447

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Arkoun-O
Published by Univ Europeenne, United States (2014)
ISBN 10: 6131534446 ISBN 13: 9786131534447
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Book Description Univ Europeenne, United States, 2014. Paperback. Book Condition: New. Language: French . Brand New Book. Cette these se consacre a l estimation non parametrique pour les modeles autoregressifs. Nous considerons le probleme de l estimation d une fonction inconnue en un point fixe a l aide de donnees regies par des modeles autoregressifs. Pour definir le risque associe a l emploi d un estimateur et ainsi mesurer la qualite de celui-ci, nous utilisons la fonction de perte liee a l erreur absolue. Le travail de cette these suit l approche minimax dont l objectif est de trouver une borne inferieure asymptotique du risque minimax puis de construire un estimateur, dit asymptotiquement efficace, dont le risque maximal atteint asymptotiquement cette borne. Pour un modele autoregressif non parametrique ou la fonction autoregressive est supposee appartenir a une classe Holderienne faible de regularite connue, nous montrons qu un estimateur a noyau est asymptotiquement efficace. Lorsque la regularite de la fonction autoregressive est inconnue, nous obtenons la vitesse de convergence minimax adaptative des estimateurs sur une famille de classes Holderiennes. Bookseller Inventory # KNV9786131534447

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Arkoun-O
Published by Univ Europeenne 2010-10-08 (2010)
ISBN 10: 6131534446 ISBN 13: 9786131534447
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(Oxford, OX, United Kingdom)
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Ouerdia ARKOUN
Published by Univ Européenne (2010)
ISBN 10: 6131534446 ISBN 13: 9786131534447
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Gallix
(Gif sur Yvette, France)
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Ouerdia Arkoun
Published by Omniscriptum (2010)
ISBN 10: 6131534446 ISBN 13: 9786131534447
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(Wood Dale, IL, U.S.A.)
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Book Description Omniscriptum, 2010. PAP. Book Condition: New. New Book. Shipped from US within 10 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. Bookseller Inventory # IQ-9786131534447

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ARKOUN-O
Published by OmniScriptum (2016)
ISBN 10: 6131534446 ISBN 13: 9786131534447
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(Uxbridge, United Kingdom)
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Book Description OmniScriptum, 2016. Paperback. Book Condition: New. PRINT ON DEMAND Book; New; Publication Year 2016; Not Signed; Fast Shipping from the UK. No. book. Bookseller Inventory # ria9786131534447_lsuk

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Ouerdia Arkoun
Published by Omniscriptum (2010)
ISBN 10: 6131534446 ISBN 13: 9786131534447
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Book Description Omniscriptum, 2010. PAP. Book Condition: New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 3 to 5 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. Bookseller Inventory # LQ-9786131534447

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Ouerdia ARKOUN
Published by Editions Universitaires Europeennes EUE Mai 2014 (2014)
ISBN 10: 6131534446 ISBN 13: 9786131534447
New Taschenbuch Quantity Available: 2
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(Bergisch Gladbach, Germany)
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Book Description Editions Universitaires Europeennes EUE Mai 2014, 2014. Taschenbuch. Book Condition: Neu. 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. Bookseller Inventory # 9786131534447

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Ouerdia ARKOUN
Published by Editions Universitaires Europeennes EUE Mai 2014 (2014)
ISBN 10: 6131534446 ISBN 13: 9786131534447
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Rheinberg-Buch
(Bergisch Gladbach, Germany)
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Book Description Editions Universitaires Europeennes EUE Mai 2014, 2014. Taschenbuch. Book Condition: Neu. 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. Bookseller Inventory # 9786131534447

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