Université Lille1 - Sciences et Technologies Contributions à la théorie des processus à longue mémoire et à la statistique bayésienne Processus à longue mémoire Processus à longue mémoire Processus à longue mémoire Processus à longue mémoire 519.23 Markov, Processus de Estimation, Théorie de l' Monte-Carlo, Méthode de Statistique bayésienne Text Electronic Thesis or Dissertation fr Les résultats présentés dans ce document portent essentiellement sur les deux thèmes suivants: la statistique bayésienne et la théorie des processus à longue mémoire. Dans la première partie, nous proposons une approche bayésienne pour quelques problèmes de sélectio de modèles. Ces méthodes nécessitent en particulier la mise en oeuvre d'algorithmes de Monte Carlo par chaînes de Markov en dimension variable. La seconde partie est consacrée aux processus à longue mémoire. Pour différentes classes de modèles, nous développons des méthodes d'estimation de l'intensité de la mémoire. Nous abordons ensuite les questions de détection de phénomènes à longue mémoire en proposant deux procédures de test. Finalement, nous étudions le comportement asymptotique de statistiques associées à des processus à longue mémoire. application/pdf 1 : 1 Mo https://pepite-depot.univ-lille.fr/RESTREINT/HDR/2003/50376-2003-331.pdf Philippe Anne 1900-01-01 078845483 2003-01-01 Sciences mathématiques Université Lille1 - Sciences et Technologies 026404184 HDR non oui Viano Marie-Claude 034238743 ddc:510 ASCII PDF 9999 restriction 2012-01-01 9999-01-01 restriction 2012-01-01 9999-01-01