ASYMPTOTIC STATISTICAL ANALYSIS OF STATIONARY ERGODIC TIME SERIES

Daniil Ryabko 1
1 SEQUEL - Sequential Learning
LIFL - Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille, Inria Lille - Nord Europe, LAGIS - Laboratoire d'Automatique, Génie Informatique et Signal
Abstract : It is shown how to construct asymptotically consistent efficient algorithms for various statistical problems concerning stationary ergodic time series. The considered problems include clustering, hypothesis testing, change-point estimation and others. The presented approach is based on empirical estimates of the distributional distance. Some open problems are also discussed.
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https://hal.inria.fr/hal-00771128
Contributeur : Daniil Ryabko <>
Soumis le : mardi 8 janvier 2013 - 10:14:58
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:22:13
Document(s) archivé(s) le : mardi 9 avril 2013 - 03:51:15

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Daniil Ryabko. ASYMPTOTIC STATISTICAL ANALYSIS OF STATIONARY ERGODIC TIME SERIES. WITMSE 2012, Aug 2012, Amsterdam, Netherlands. 2012. 〈hal-00771128〉

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