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On the Stationarity of Dynamic Conditional Correlation Models / Jean-David Fermanian / Palaiseau (91) ; Bruz (35) : CREST (2013)
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité E006148 P.215 / 2013-26 Périodique ENSAE Publications GENES (Crest, ENSAE, Ensai) Disponible 00002018820 INS CRE 26 / 2013 Ouvrage Ensai Publications GENES (Crest, ENSAE, Ensai) Disponible Modèles de séries temporelles multivariées non-linéaires avec régresseurs exogènes / Zinsou Max Debaly / Bruz : Ensai (2022)
Titre : Modèles de séries temporelles multivariées non-linéaires avec régresseurs exogènes Titre original : Non-linear multivariate time series models with exogenous regressors Type de document : document électronique Auteurs : Zinsou Max Debaly (1994-....) ; Lionel Truquet, Directeur de thèse Editeur : Bruz : Ensai Année de publication : 2022 Importance : 184 p. Présentation : fig., ill. Format : digital ISBN/ISSN/EAN : NNT: 2022NSAIM002 Note générale : Bibliogr. p. 169-182
Langues : Anglais (eng) Descripteurs : Copule , Ecologie , Environnemétrie , Epistémologie , Inférence statistique Ensemble de méthodes permettant de tirer des conclusions fiables à partir de données d'échantillons statistiques, Maximum de vraisemblance , Modèle probabiliste , Modélisation , Publication d'auteur Ensai , Publication d'élève Ensai , Régression , Série temporelle , Statistique multidimensionnelle , Thèse , Thèse EnsaiElèves, Thésards invités, Allocataires Ensai, Variable aléatoireTags : Contraction d’applications aléatoires Épidémies forestières Pseudo-vraisemblance Stationnarité Ergodicité Variables exogènes Modèles de séries temporelles non-linéaires Covariables exogènes Modélisation de données mixtes en multivarié Techniques d’itérations aléatoires Analyse multivariée Contraction random mapping Copula Exogenous covariates Forest epidemic Pseudolikelihood Stationarity Ergodicity Index. décimale : 219 Statistique descriptive multidimensionnelle Résumé : Dans cette thèse, on s’intéresse aux propriétés probabilistes et statistiques de modèles de séries temporelles non-linéaires qui prennent en compte des covariables exogènes. Les séries temporelles de comptage ou catégorielles sont en particulier considérées ainsi que la modélisation de données mixtes en multivarié. Des propriétés de stationnarité sont établies pour ces modèles à partir de techniques d’itérations d’application aléatoires dépendantes Dans le cas multivarié, des approches par pseudo-vraisemblance et/ou utilisation de copules sont utilisées pour l’inférence statistique. Enfin, une application de certaines de ces méthodes dans le cadre de l’écologie est présentée. [Résumé de l'auteur] Note de contenu : École doctorale : École doctorale Mathstic - Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes).- Discipline de la thèse : Mathématiques et leur Interactions.- Date de soutenance : 11 octobre 2022. Unité de recherche : UMR CNRS 9194 Note de thèse : Thèse de doctorat : Mathématiques et leur Interactions : Rennes, École Nationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information : 2022 Permalink : https://genes.bibli.fr/index.php?lvl=notice_display&id=173099 Modèles de séries temporelles multivariées non-linéaires avec régresseurs exogènes = Non-linear multivariate time series models with exogenous regressors [document électronique] / Zinsou Max Debaly (1994-....) ; Lionel Truquet, Directeur de thèse . - Bruz : Ensai, 2022 . - 184 p. : fig., ill. ; digital.
ISSN : NNT: 2022NSAIM002
Bibliogr. p. 169-182
Langues : Anglais (eng)
Descripteurs : Copule , Ecologie , Environnemétrie , Epistémologie , Inférence statistique Ensemble de méthodes permettant de tirer des conclusions fiables à partir de données d'échantillons statistiques, Maximum de vraisemblance , Modèle probabiliste , Modélisation , Publication d'auteur Ensai , Publication d'élève Ensai , Régression , Série temporelle , Statistique multidimensionnelle , Thèse , Thèse EnsaiElèves, Thésards invités, Allocataires Ensai, Variable aléatoireTags : Contraction d’applications aléatoires Épidémies forestières Pseudo-vraisemblance Stationnarité Ergodicité Variables exogènes Modèles de séries temporelles non-linéaires Covariables exogènes Modélisation de données mixtes en multivarié Techniques d’itérations aléatoires Analyse multivariée Contraction random mapping Copula Exogenous covariates Forest epidemic Pseudolikelihood Stationarity Ergodicity Index. décimale : 219 Statistique descriptive multidimensionnelle Résumé : Dans cette thèse, on s’intéresse aux propriétés probabilistes et statistiques de modèles de séries temporelles non-linéaires qui prennent en compte des covariables exogènes. Les séries temporelles de comptage ou catégorielles sont en particulier considérées ainsi que la modélisation de données mixtes en multivarié. Des propriétés de stationnarité sont établies pour ces modèles à partir de techniques d’itérations d’application aléatoires dépendantes Dans le cas multivarié, des approches par pseudo-vraisemblance et/ou utilisation de copules sont utilisées pour l’inférence statistique. Enfin, une application de certaines de ces méthodes dans le cadre de l’écologie est présentée. [Résumé de l'auteur] Note de contenu : École doctorale : École doctorale Mathstic - Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes).- Discipline de la thèse : Mathématiques et leur Interactions.- Date de soutenance : 11 octobre 2022. Unité de recherche : UMR CNRS 9194 Note de thèse : Thèse de doctorat : Mathématiques et leur Interactions : Rennes, École Nationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information : 2022 Permalink : https://genes.bibli.fr/index.php?lvl=notice_display&id=173099 Documents numériques
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