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Prédiction des processus à temps continu autorégressifs via les espaces à noyau reproduisant - 22/03/08

Fatiha Mokhtari, Tahar Mourid
Département de mathématiques, Faculté des Sciences, Université de Tlemcen, Tlemcen 13000, Algérie 

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Note présentée par Paul Deheuvels

Résumé

Nous étudions la prédiction statistique d'un processus stochastique à temps continu admettant une représentation autorégressive fonctionnelle. Pour cela nous construisons une approximation du prédicteur optimal de Parzen défini dans le contexte des espaces de Hilbert à noyau reproduisant. Pour citer cet article : F. Mokhtari, T. Mourid, C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 334 (2002) 65-70

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Abstract

We study the statistical prediction of a continuous time stochastic process admitting a functional autoregressive representation. We construct an approximation of Parzen's optimal predictor in reproducing kernel spaces framework. To cite this article: F. Mokhtari, T. Mourid, C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 334 (2002) 65-70

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Vol 334 - N° 1

P. 65-70 - janvier 2002 Retour au numéro
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