Estimation et tests dans les modèles de mélanges de lois et de ruptures
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- FormatPDF
- ISBN978-2-7462-3664-6
- EAN9782746236646
- Date de parution15/04/2009
- Copier Coller01 page(s) autorisée(s)
- Protection num.Digital Watermarking
- Taille1 Mo
- Transferts max.Autorisé
- Infos supplémentairesPDF avec Watermark
- ÉditeurHermes Science Publications
Résumé
Estimation et tests dans les modèles de mélanges de lois et de ruptures présente des résultats de construction d'estimateurs et de tests dans des modèles singuliers et leur convergence en loi. Les mélanges de lois sont des modèles de variables partiellement observées en présence de variables latentes. La densité d'une variable dans un ensemble de classes est une somme pondérée de densités sur chaque classe, d'autres lois sont définies par celles de variables continues.
Les questions probabilistes et statistiques sont l'identifiabilité et l'estimation des composantes du mélange, la définition de tests d'hypothèses et la classification des observations. Ces questions sont traitées sous des conditions générales en séparant modèles paramétriques et non paramétriques. Dans les modèles de régression avec rupture, des classes sont déterminées par des seuils de variables de régression ou d'échantillonnage.
L'estimation des points de rupture et les modèles sur la partition qu'ils déterminent sont des problèmes de nature différente de celles des autres mélanges. Les résultats asymptotiques sont ici encore non standard.
Les questions probabilistes et statistiques sont l'identifiabilité et l'estimation des composantes du mélange, la définition de tests d'hypothèses et la classification des observations. Ces questions sont traitées sous des conditions générales en séparant modèles paramétriques et non paramétriques. Dans les modèles de régression avec rupture, des classes sont déterminées par des seuils de variables de régression ou d'échantillonnage.
L'estimation des points de rupture et les modèles sur la partition qu'ils déterminent sont des problèmes de nature différente de celles des autres mélanges. Les résultats asymptotiques sont ici encore non standard.
Estimation et tests dans les modèles de mélanges de lois et de ruptures présente des résultats de construction d'estimateurs et de tests dans des modèles singuliers et leur convergence en loi. Les mélanges de lois sont des modèles de variables partiellement observées en présence de variables latentes. La densité d'une variable dans un ensemble de classes est une somme pondérée de densités sur chaque classe, d'autres lois sont définies par celles de variables continues.
Les questions probabilistes et statistiques sont l'identifiabilité et l'estimation des composantes du mélange, la définition de tests d'hypothèses et la classification des observations. Ces questions sont traitées sous des conditions générales en séparant modèles paramétriques et non paramétriques. Dans les modèles de régression avec rupture, des classes sont déterminées par des seuils de variables de régression ou d'échantillonnage.
L'estimation des points de rupture et les modèles sur la partition qu'ils déterminent sont des problèmes de nature différente de celles des autres mélanges. Les résultats asymptotiques sont ici encore non standard.
Les questions probabilistes et statistiques sont l'identifiabilité et l'estimation des composantes du mélange, la définition de tests d'hypothèses et la classification des observations. Ces questions sont traitées sous des conditions générales en séparant modèles paramétriques et non paramétriques. Dans les modèles de régression avec rupture, des classes sont déterminées par des seuils de variables de régression ou d'échantillonnage.
L'estimation des points de rupture et les modèles sur la partition qu'ils déterminent sont des problèmes de nature différente de celles des autres mélanges. Les résultats asymptotiques sont ici encore non standard.
