Analyse asymptotique des processus autoregressifs de bifurcation avec données manquantes

Résumé : Nous étudions le comportement asymptotique de l'estimateur des paramètres d'un processus autorégressif de bifurcation dans le contexte de données manquantes. Les données manquantes sont modélisées par un processus de Galton-Watson multi-type à deux catégories. Sous des hypothèses faibles sur le bruit de l'autorégression, (indépendance conditionnelle paire par paire et conditions de moments), nous établissons la convergence presque sûre de notre estimateur. Notre travail repose sur des résultats asymptotiques non-standard pour les martingales.
Type de document :
Communication dans un congrès
42èmes Journées de Statistique, 2010, Marseille, France, France. 2010
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Contributeur : Conférence Sfds-Hal <>
Soumis le : jeudi 24 juin 2010 - 08:58:49
Dernière modification le : jeudi 18 octobre 2018 - 11:24:11
Document(s) archivé(s) le : lundi 27 septembre 2010 - 11:39:16

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Benoîte De Saporta, Anne Gégout-Petit, Laurence Marsalle. Analyse asymptotique des processus autoregressifs de bifurcation avec données manquantes. 42èmes Journées de Statistique, 2010, Marseille, France, France. 2010. 〈inria-00494793〉

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