Estimation robuste en contamination asymetrique et application aux processus autoregressifs
Book Details
Format
Paperback / Softback
ISBN-10
3261033436
ISBN-13
9783261033437
Publisher
Peter Lang International Academic Publishers
Country of Manufacture
CH
Country of Publication
GB
Publication Date
Dec 31st, 1983
Weight
250 grams
Product Classification:
Data analysis: generalEconomic theory & philosophyMathematics
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Cet ouvrage traite de l'estimation robuste dans des situations ou les donnees peuvent etre contaminees de facon symetrique aussi bien qu'asymetrique. Une variete de M-estimateurs est consideree sur le plan de leur efficacite comparee dans plusieurs situations de contamination typiques d'une distribution gaussienne. Une strategie du choix d'un estimateur est proposee en fonction du type de contamination.
Ces resultats sont appliques a une modelisation des series chronologiques (modeles autoregressifs) affectees de valeurs aberrantes. L'ensemble est illustre par des resultats de simulation et par le traitement detaille d'une serie d'indices de prix d'actions.
Ces resultats sont appliques a une modelisation des series chronologiques (modeles autoregressifs) affectees de valeurs aberrantes. L'ensemble est illustre par des resultats de simulation et par le traitement detaille d'une serie d'indices de prix d'actions.
Cet ouvrage traite de l''estimation robuste dans des situations où les données peuvent être contaminées de façon symétrique aussi bien qu''asymétrique. Une variété de M-estimateurs est considérée sur le plan de leur efficacité comparée dans plusieurs situations de contamination typiques d''une distribution gaussienne. Une stratégie du choix d''un estimateur est proposée en fonction du type de contamination.
Ces résultats sont appliqués à une modélisation des séries chronologiques (modèles autorégressifs) affectées de valeurs aberrantes. L''ensemble est illustré par des résultats de simulation et par le traitement détaillé d''une série d''indices de prix d''actions.
Ces résultats sont appliqués à une modélisation des séries chronologiques (modèles autorégressifs) affectées de valeurs aberrantes. L''ensemble est illustré par des résultats de simulation et par le traitement détaillé d''une série d''indices de prix d''actions.
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