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Parametric estimation in autoregressive processes under quasi-associated random errors - 07/01/16

Doi : 10.1016/j.crma.2015.10.008 
Idir Arab a , Abdelnasser Dahmani b
a Department of Mathematics, Laboratory of Applied Mathematics, University of Bejaia 06000, Algeria 
b Centre Universitaire de Tamanrasset 

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Abstract

In this paper, we study the consistence of a recurrent stochastic algorithm under quasi-associated random errors. Kholev's algorithm estimates an unknown non-zero parameter θ introduced in a nonlinear autoregressive model. We establish the complete convergence and deduce a confidence interval for θ.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Résumé

Dans cette note, on étudie la consistance d'un algorithme récurrent sous des erreurs quasi-associées. L'algorithme de Kholev approxime un paramètre non nul θ introduit dans un modèle autorégressif. On établit la convergence complète et on déduit un intervalle de confiance pour θ.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Autoregressive processes, Parametric estimation, Quasi-associated random variables


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Vol 354 - N° 1

P. 107-111 - janvier 2016 Retour au numéro
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