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Fiche détaillée HDR
Université Paul Sabatier - Toulouse III (09/12/2006), Paul Doukhan (Pr.)
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Dépendance faible: estimation et théorèmes limite.
Application à l'étude statistique de certains systèmes dynamiques.
Clémentine Prieur1

Le thème central des travaux présentés est l'étude des suites faiblement dépendantes
non -mélangeantes au sens de Rosenblatt (1956). La notion de mélange classique est affaiblie
afin d'établir des inégalités ainsi que des théorèmes limite pour différentes classes de processus
comme par exemple certains systèmes dynamiques, des chaînes de Markov non irréductibles,
ou encore des fonctions de processus linéaires non mélangeants. Les résultats obtenus sont
ensuite appliqués au domaine de la statistique non paramétrique.
Deux autres thématiques sont abordées dans ce manuscrit : d'une part l'étude de principes
de grandes déviations (notamment pour le processus de records généralisés), et d'autre part
l'estimation adaptative de fonctionnelles linéaires.
1 :  LSProba - Laboratoire de Statistiques et Probabilités
LSP
dépendance faible – processus stationnaires – théorèmes limite – inférence non paramétrique – estimation adaptative – grandes déviations.
http://www.lsp.ups-tlse.fr/Fp/Prieur/Prieur-Publi/manuscritHDR.pdf

Weak dependence: estimation and limit theorems.
Application to the statistical study of some dynamical systems.
The major part of the presented work is devoted to new concepts of dependence
extending and generalizing the classical concepts of mixing of a stationary sequence. These
concepts allow the statement of various inequalities and limit theorems for different classes of
processes such as dynamical systems, non irreducible Markov chains, or Bernoulli shifts. These
results are then applied to derive various applications in the field of non parametric statistic.
Two other fields are also studied in the present manuscript : on one hand the study of large
deviation principles (in particular for generalized records for triangular arrays of exchangeable
variables), and the other hand the problem of adaptive estimation of linear functionals by
Gaussian model selection.
weak dependence – stationary processes – limit theorems – non parametric inference – adaptive estimation – large deviations.

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