Fr. 78.20

Statistique de processus de renouvellement et markoviens

Français · Livre Broché

Expédition généralement dans un délai de 1 à 3 jours ouvrés

Description

En savoir plus

Cet ouvrage est consacré à l'estimation non paramétrique de fonctions décrivant la loi de processus temporels marqués. Les observations de ces derniers sont partielles en raison de censures et de troncatures des trajectoires.

Statistique de processus de renouvellement et markoviens présente des estimateurs pour la loi d'une variable aléatoire et les fonctions de risque associées. Les méthodes sont généralisées à la régression non paramétrique, aux processus de renouvellement markoviens non homogènes et à des processus markoviens. Le comportement asymptotique des estimateurs est étudié et l'ergodicité des trajectoires de plusieurs modèles de processus markoviens est établie. L'estimation non paramétrique de lois de mélanges est présentée ainsi que l'estimation de la loi de processus autorégressifs paramétriques et non paramétriques.
Cet ouvrage de statistique mathématique s'adresse à un public d'étudiants et de chercheurs mathématiciens mais aussi à des ingénieurs dans des domaines d'application tels que la biologie ou la physique.

Détails du produit

Auteurs Odile Pons, Pons, Odile Pons, Odile (1953-....) Pons, Pons Odile
Edition Lavoisier-Hermès
 
Langues Français
Format d'édition Livre Broché
Sortie 22.05.2008
 
EAN 9782746220881
ISBN 978-2-7462-2088-1
Pages 246
Dimensions 160 mm x 240 mm x 10 mm
Poids 400 g
Thèmes METHODES STOCHASTIQUES APPLIQU
Méthodes stochastiques appliquées
Méthodes stochastiques appliquées
METHODES STOCHASTIQUES APPLIQUEES
Catégorie Littérature spécialisée > Nature, technique

Commentaires des clients

Aucune analyse n'a été rédigée sur cet article pour le moment. Sois le premier à donner ton avis et aide les autres utilisateurs à prendre leur décision d'achat.

Écris un commentaire

Super ou nul ? Donne ton propre avis.

Pour les messages à CeDe.ch, veuillez utiliser le formulaire de contact.

Il faut impérativement remplir les champs de saisie marqués d'une *.

En soumettant ce formulaire, tu acceptes notre déclaration de protection des données.