Weak Dependence: With Examples and Applications (Lecture Notes in Statistics) - Couverture souple
Livre 35 sur 72: Lecture Notes in Statistics
Synopsis
This book develops Doukhan/Louhichi's 1999 idea to measure asymptotic independence of a random process. The authors, who helped develop this theory, propose examples of models fitting such conditions: stable Markov chains, dynamical systems or more complicated models, nonlinear, non-Markovian, and heteroskedastic models with infinite memory. Applications are still needed to develop a method of analysis for nonlinear times series, and this book provides a strong basis for additional studies.
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Présentation de l'éditeur
This book develops Doukhan/Louhichi's 1999 idea to measure asymptotic independence of a random process. The authors, who helped develop this theory, propose examples of models fitting such conditions: stable Markov chains, dynamical systems or more complicated models, nonlinear, non-Markovian, and heteroskedastic models with infinite memory. Applications are still needed to develop a method of analysis for nonlinear times series, and this book provides a strong basis for additional studies.
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Weak Dependence: With Examples and Applications (Lecture Notes in Statistics, 190)
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Weak Dependence With Examples and Applications
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Springer New York Jul 2007, 2007
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Time series and random elds are main topics in modern statistical techniques. They are essential for applications where randomness plays an important role. Indeed, physical constraints mean that serious modelling cannot be done - ing only independent sequences. This is a real problem because asymptotic properties are not always known in this case. Thepresentworkisdevotedtoprovidingaframeworkforthecommonlyuse d time series. In order to validate the main statistics, one needs rigorous limit theorems. In the eld of probability theory, asymptotic behavior of sums may or may not be analogous to those of independent sequences. We are involved with this rst case in this book. Very sharp results have been proved for mixing processes, a notion int- duced by Murray Rosenblatt [166]. Extensive discussions of this topic may be found in his Dependence in Probability and Statistics (a monograph published by Birkhau ser in 1986) and in Doukhan (1994) [61], and the sharpest results may be found in Rio (2000)[161]. However, a counterexample of a really simple non-mixing process was exhibited by Andrews (1984) [2]. The notion of weak dependence discussed here takes real account of the available models, which are discussed extensively. Our idea is that robustness of the limit theorems with respect to the model should be taken into account. In real applications, nobody may assert, for example, the existence of a density for the inputs in a certain model, while such assumptions are always needed when dealing with mixing concepts. 336 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9780387699516
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Kartoniert / Broschiert. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Make it simple to read and thus the mathematical level needed is as low as possibleAimed to fix the notions in the area in developmentMay be considered as an introduction to weak dependencePropose models and tools for practitioners h. N° de réf. du vendeur 5910538
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