Analyse canonique généralisée de données séquentielles d'espérance fixe ou variable dans le temps

Romain Bar 1 Jean-Marie Monnez 2, 1
1 BIGS - Biology, genetics and statistics
Inria Nancy - Grand Est, IECL - Institut Élie Cartan de Lorraine
2 Probabilités et statistiques
IECL - Institut Élie Cartan de Lorraine
Résumé : On suppose que des vecteurs de données pouvant être de grande dimension et arrivant séquentiellement dans le temps sont des observations i.i.d. d'un vecteur aléatoire. Après avoir défini un processus d'approximation stochastique de type Robbins-Monro de l'inverse d'une matrice de covariance, on définit une méthode récursive d'estimation séquentielle de vecteurs directeurs des r premiers axes principaux de l'analyse canonique généralisée de ce vecteur aléatoire. On 'etudie ensuite le cas où l'espérance des observations varie dans le temps. On donne finalement des résultats de simulation.
Type de document :
Communication dans un congrès
SFDS - 44èmes journées de Statistique - 2012, May 2012, Bruxelles, Belgium. 2012
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Contributeur : Romain Bar <>
Soumis le : lundi 24 septembre 2012 - 09:44:58
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:26:22
Document(s) archivé(s) le : vendredi 16 décembre 2016 - 17:22:59

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Romain Bar, Jean-Marie Monnez. Analyse canonique généralisée de données séquentielles d'espérance fixe ou variable dans le temps. SFDS - 44èmes journées de Statistique - 2012, May 2012, Bruxelles, Belgium. 2012. 〈hal-00734606〉

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