Weak Convergence of Stochastic Processes: With Applications to Statistical Limit Theorems - Couverture souple
Synopsis
The purpose of this book is to present results on the subject of weak convergence in function spaces to study invariance principles in statistical applications to dependent random variables, U-statistics, censor data analysis. Different techniques, formerly available only in a broad range of literature, are for the first time presented here in a self-contained fashion.
Contents:
Weak convergence of stochastic processes
Weak convergence in metric spaces
Weak convergence on C[0, 1] and D[0,∞)
Central limit theorem for semi-martingales and applications
Central limit theorems for dependent random variables
Empirical process
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À propos de l?auteur
Vidyadhar Mandrekar, Michigan State University, USA.
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Weak Convergence of Stochastic Processes: With Applications to Statistical Limit Theorems (De Gruyter Textbook)
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Weak Convergence of Stochastic Processes : With Applications to Statistical Limit Theorems
Edité par
de Gruyter, 2016
ISBN 10 : 3110475421
ISBN 13 : 9783110475425
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