Arnak Dalalyan a obtenu sa thèse de doctorat en mathématiquesappliquées à l'Université du Maine en 2001 et son habilitation àdiriger des recherches à l'Université Paris 6 en 2007. Il estactuellement chercheur à l'Ecole des Ponts ParisTech.
Estimation non-paramétrique pour des processus de diffusion. Efficacité asymptotique
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- Nombre de pages108
- PrésentationBroché
- FormatPoche
- Poids0.171 kg
- Dimensions15,0 cm × 22,0 cm × 0,0 cm
- ISBN978-613-1-54683-9
- EAN9786131546839
- Date de parution26/11/2010
- CollectionOMN.UNIV.EUROP.
- ÉditeurUniv Européenne
Résumé
Cette thèse est consacrée à deux problèmes d''estimation non-paramétrique dans le cadre des processus de diffusion stationnaires. Dans les deux problèmes, on suppose qu''une trajectoire continue d''un processus de diffusion est observée sur un intervalle du temps fini. Nous étudions d''abord le problème de l''estimation de la dérivée de la densité invariante en développant des approches minimax local et global.
Nous utilisons ensuite ces résultats pour proposer un estimateur du coefficient de dérive qui est asymptotiquement minimax lorsque le temps d''observation croît vers l''infini.
Nous utilisons ensuite ces résultats pour proposer un estimateur du coefficient de dérive qui est asymptotiquement minimax lorsque le temps d''observation croît vers l''infini.
Cette thèse est consacrée à deux problèmes d''estimation non-paramétrique dans le cadre des processus de diffusion stationnaires. Dans les deux problèmes, on suppose qu''une trajectoire continue d''un processus de diffusion est observée sur un intervalle du temps fini. Nous étudions d''abord le problème de l''estimation de la dérivée de la densité invariante en développant des approches minimax local et global.
Nous utilisons ensuite ces résultats pour proposer un estimateur du coefficient de dérive qui est asymptotiquement minimax lorsque le temps d''observation croît vers l''infini.
Nous utilisons ensuite ces résultats pour proposer un estimateur du coefficient de dérive qui est asymptotiquement minimax lorsque le temps d''observation croît vers l''infini.