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Inférence et prévision en grandes dimensions

Auteur : Denis Bosq

Paru le : 04/04/2005
Éditeur(s) : Economica
Série(s) : Non précisé.
Contributeur(s) : Non précisé.

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Résumé

Etudie l'inférence et la prévision statistique lorsque les données et le paramètre inconnu sont en grande dimension ou en dimension infinie en mettant l'accent sur des méthodes de projection adaptative, couramment utilisées en analyse des données et en estimation fonctionnelle. ©Electre 2018

Quatrième de couverture

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.

Fiche Technique

Paru le : 04/04/2005

Thématique : Mathématiques 1er Cycle

Auteur(s) : Auteur : Denis Bosq

Éditeur(s) : Economica

Collection(s) : Economie et statistiques avancées

Série(s) : Non précisé.

ISBN : 2-7178-5009-0

EAN13 : 9782717850093

Format : Non précisé.

Reliure : Broché

Pages : 194

Hauteur : 24 cm / Largeur : 16 cm

Épaisseur : - cm

Poids : 740 g