Estimation du maximum de vraisemblance dans les modèles de Markov partiellement observés avec des applications aux séries temporelles de comptage

Estimation du maximum de vraisemblance dans les modèles de Markov partiellement observés avec des applications aux séries temporelles de comptage

L'estimation du maximum de vraisemblance est une méthode répandue pour l'identification d'un modèle paramétré de série temporelle à partir d'un échantillon d'observations. Dans le cadre de modèles bien spécifiés, il est primordial d'obtenir la consistance de l'est...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Sim, Tepmony
Other Authors: Paris, ENST
Language:en
fr
Published: 2016
Subjects:
Maximum de vraisemblance
Consistance
Ergodicité
Modèles de Markov cachés
Modèles de Markov partiellement observés
Modèles guidés par l'observation
Séries temporelles de comptage
Maximum likelihood
Consistency
Ergodicity
Hidden Markov models
Partially observed Markov models
Observation-driven models
Time series of counts
Online Access:http://www.theses.fr/2016ENST0020/document

Internet

http://www.theses.fr/2016ENST0020/document

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