Interférence et prévision en grandes dimensions
Denis Bosq - Collection Economie et statistiques avancées
Résumé
Cet ouvrage a pour but d'étudier l'inférence et la prévision statistique lorsque les données et (ou) le paramètre sont en grande dimension, éventuellement infinie ; en particulier quand les données sont des courbes et (ou) le paramètre est une fonction.
Les deux premiers chapitres sont consacrés à la Théorie générale de la prévision statistique, considérée comme une extension de la Théorie de l'estimation.
On s'intéresse ensuite à l'estimation fonctionnelle et aux tests fonctionnels en mettant l'accent sur les méthodes de projection, éventuellement adaptative.
Les estimateurs obtenus permettent de construire des prédicteurs non paramétriques pour des processus à temps discret ou continu.
Enfin on étudie les processus linéaires en dimension infinie et leur application à la prévision des processus à temps continu.
Les méthodes de prévision présentées ici ont donné lieu à de nombreuses applications pratiques.
L'auteur - Denis Bosq
Denis Bosq est Professeur à l'Université Paris 6. Il a publié une centaine de travaux sur la Statistique non paramétrique et la Statistique des processus, et a écrit cinq livres. Il est éditeur en chef de "Statistical inférence for stochastic processes" et des "Annales de l'ISUP".
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Sommaire
- Introduction
- Symboles
- Prévision
- Inférence par projection
- Processus linéaires en grandes dimensions
- Appendice
- Bibliographie
- Index
Caractéristiques techniques
| PAPIER | |
| Éditeur(s) | Economica |
| Auteur(s) | Denis Bosq |
| Collection | Economie et statistiques avancées |
| Parution | 05/04/2005 |
| Nb. de pages | 194 |
| Format | 15,5 x 24 |
| Couverture | Broché |
| Poids | 360g |
| Intérieur | Noir et Blanc |
| EAN13 | 9782717850093 |
| ISBN13 | 978-2-7178-5009-3 |
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