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Event

Paul Doukhan, Université Cergy-Pontoise, France

Thursday, September 5, 2019 15:30to16:30
Room PK-5115 , Pavillon President-Kennedy, CA

Non stationnarité et applications

La stationnarité est une hypothèse courante en statistique des séries temporelles. Celle-ci est raisonnable lorsque la dynamique de l’évolution d’un phénomène ne change pas au cours du temps. De fait la condition utile est l’ergodicité car elle conduit à des lois de grands nombres justifiant la consistance d’estimations naturelles. En réalité les dynamiques ne sont souvent pas homogènes dans le temps. L’objectif de l’exposé est de proposer des conditions adaptées à des phénomènes réels. Outre les ruptures de régimes.m, les conditions de stationnarité locales introduites par Dahlhaus semblent une approche adaptée. Nous essaierons de dégager des modèles (par exemple des chaînes de Markov ou des modèles à mémoire plus généraux), des techniques (des propriétés de dépendance, ou des inégalités spécifiques) ainsi que des applications (en apprentissage statistique, en astronomie, météorologie, ou adaptées à la vente en ligne) à ce cadre très général.

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