Sélection et aggrégation de modèles pour la prédiction de séries temporelles faiblement dépendantes - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Document Associé À Des Manifestations Scientifiques Année : 2010

Sélection et aggrégation de modèles pour la prédiction de séries temporelles faiblement dépendantes

Pierre Alquier
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 830995
Laboratoire de Probabilités et Modèles Aléatoires
Olivier Wintenberger
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 857940
CEntre de REcherches en MAthématiques de la DEcision

Résumé

Dans ce travail, on applique le paradigme de la théorie de l'apprentissage statistique au problème de la sélection d'un bon modèle pour la prédiction d'une série temporelle faiblement dépendante.

Domaines

Statistiques [math.ST] Théorie [stat.TH]
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

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https://inria.hal.science/inria-00510205

Soumis le : mardi 17 août 2010-16:01:40

Dernière modification le : vendredi 19 avril 2024-16:18:54

Archivage à long terme le : jeudi 18 novembre 2010-03:12:49

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Dates et versions

inria-00510205 , version 1 (17-08-2010)

Identifiants

  • HAL Id : inria-00510205 , version 1

Citer

Pierre Alquier, Olivier Wintenberger. Sélection et aggrégation de modèles pour la prédiction de séries temporelles faiblement dépendantes. Journées MAS et Journée en l'honneur de Jacques Neveu, Aug 2010, Talence, France. ⟨inria-00510205⟩

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