Développements d'Edgeworth en statistique des modèles markoviens

Univ Europeenne - EAN : 9783841792815
Déborah Ferré
Édition papier

EAN : 9783841792815

Paru le : 21 févr. 2012

69,00 € 65,40 €
Disponible
Pour connaître votre prix et commander, identifiez-vous
Notre engagement qualité
  • Benefits Livraison gratuite
    en France sans minimum
    de commande
  • Benefits Manquants maintenus
    en commande
    automatiquement
  • Benefits Un interlocuteur
    unique pour toutes
    vos commandes
  • Benefits Toutes les licences
    numériques du marché
    au tarif éditeur
  • Benefits Assistance téléphonique
    personalisée sur le
    numérique
  • Benefits Service client
    Du Lundi au vendredi
    de 9h à 18h
  • EAN13 : 9783841792815
  • Réf. fournisseur : 5245845
  • Editeur : Univ Europeenne
  • Date Parution : 21 févr. 2012
  • Disponibilite : Disponible
  • Barème de remise : NS
  • Nombre de pages : 216
  • Format : H:220 mm L:150 mm
  • Poids : 325gr
  • Interdit de retour : Retour interdit
  • Résumé : Ce livre concerne les théorèmes standards précisant la vitesse de convergence dans l'approximation gaussienne des M-estimateurs. On s'intéresse ici à l'établissement de ces résultats dans le cas où les données ne sont plus nécessairement indépendantes, et plus précisément lorsque cette dépendance des données est markovienne. La méthode spectrale généralisée via le théorème de Keller-Liverani permet d'obtenir des résultats dans le cadre général des chaînes de Markov fortement ergodiques. Une attention particulière est portée à trois modèles markoviens: les conditions proposées sont quasi-optimales dans le sens où elles sont très proches de celles du cas indépendant. Les résultats obtenus sont illustrés pour des estimateurs du maximum de vraisemblance dans le cadre de modèles autorégressifs. Ce livre s'adresse aussi bien à des statisticiens qu'à des probabilistes, puisqu'il y est décrit non seulement des méthodes statistiques classiques, mais aussi des outils fonctionnels développés en systèmes dynamiques et exploités en probabilités et en statistiques.
  • Biographie : ingénieur INSA et docteur agrégée de Mathématiques, enseigne actuellement à l'INSA de Rennes.
Haut de page
Copyright 2026 Cufay. Tous droits réservés.