D?eloppements d'Edgeworth En Statistique Des Mod?es Markoviens

Ce livre concerne les th?or?mes standards pr?cisant la vitesse de convergence dans l'approximation gaussienne des M-estimateurs. On s'int?resse ici ? l'?tablissement de ces r?sultats dans le cas o? les donn?es ne sont plus n?cessairement ind?pendantes, et plus pr?cis?ment lorsque cette d?pendance des donn?es est markovienne. La m?thode spectrale g?n?ralis?e via le th?or?me de Keller-Liverani permet d'obtenir des r?sultats dans le cadre g?n?ral des cha?nes de Markov fortement ergodiques. Une attention particuli?re est port?e ? trois mod?les markoviens: les conditions propos?es sont quasi-optimales dans le sens o? elles sont tr?s proches de celles du cas ind?pendant. Les r?sultats obtenus sont illustr?s pour des estimateurs du maximum de vraisemblance dans le cadre de mod?les autor?gressifs. Ce livre s'adresse aussi bien ? des statisticiens qu'? des probabilistes, puisqu'il y est d?crit non seulement des m?thodes statistiques classiques, mais aussi des outils fonctionnels d?velopp?s en syst?mes dynamiques et exploit?s en probabilit?s et en statistiques.

Author: Ferre-D

Publisher: Omniscriptum

Publication Date: Feb 28, 2018

Number of Pages: 216 pages

Binding: Paperback or Softback

ISBN-10: 3841792812

ISBN-13: 9783841792815