Statistique de processus de renouvellement et Mrkoviens / Pons, Odile

Public ISBD Faire une suggestion d'achat Titre : Statistique de processus de renouvellement et Mrkoviens Type de document : texte imprimé Auteurs : Pons, Odile, Auteur Editeur : Hermes science Année de publication : 2008 Importance : 246 p. Format : 24 cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7462-2088-1 Langues : Français (fre) Résumé : Cet ouvrage est consacré à l'estimation non paramétrique de fonctions décrivant la loi de processus temporels marqués. Les observations de ces derniers sont partielles en raison de censures et de troncatures des trajectoires. Statistique de processus de renouvellement et markoviens présente des estimateurs pour la loi d'une variable aléatoire et les fonctions de risque associées. Les méthodes sont généralisées à la régression non paramétrique, aux processus de renouvellement markoviens non homogènes et à des processus markoviens. Le comportement asymptotique des estimateurs est étudié et l'ergodicité des trajectoires de plusieurs modèles de processus markoviens est établie. L'estimation non paramétrique de lois de mélanges est présentée ainsi que l'estimation de la loi de processus autorégressifs paramétriques et non paramétriques. Statistique de processus de renouvellement et Mrkoviens [texte imprimé] / Pons, Odile, Auteur . - Hermes science, 2008 . - 246 p. ; 24 cm. ISBN : 978-2-7462-2088-1 Langues : Français (fre) Résumé : Cet ouvrage est consacré à l'estimation non paramétrique de fonctions décrivant la loi de processus temporels marqués. Les observations de ces derniers sont partielles en raison de censures et de troncatures des trajectoires. Statistique de processus de renouvellement et markoviens présente des estimateurs pour la loi d'une variable aléatoire et les fonctions de risque associées. Les méthodes sont généralisées à la régression non paramétrique, aux processus de renouvellement markoviens non homogènes et à des processus markoviens. Le comportement asymptotique des estimateurs est étudié et l'ergodicité des trajectoires de plusieurs modèles de processus markoviens est établie. L'estimation non paramétrique de lois de mélanges est présentée ainsi que l'estimation de la loi de processus autorégressifs paramétriques et non paramétriques.

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