The main subject of this book is the estimation and forecasting of continuous time processes. It leads to a development of the theory of linear processes in function spaces.The necessary mathematical tools are presented in Chapters 1 and 2. Chapters 3 to 6 deal with autoregressive processes in Hilbert and Banach spaces. Chapter 7 is devoted to general linear processes and Chapter 8 with statistical prediction. Implementation and numerical applications appear in Chapter 9. The book assumes a knowledge of classical probability theory and statistics. Denis Bosq is Professor of Statistics at the University of Paris 6 (Pierre et Marie Curie). He is Chief-Editor of Statistical Inference for Stochastic Processes and of Annales de l'ISUP, and Associate Editor of the Journal of Nonparametric Statistics. He is an elected member of the International Statistical Institute, and he has published about 100 papers or works on nonparametric statistics and five books including Nonparametric Statistics for Stochastic Processes: Estimation and Prediction, Second Edition (Springer, 1998).

Contenuti

Synopsis.- 1. The object of study.- 2. Finite-dimensional linear processes.- 3. Random variables in function spaces.- 4. Limit theorems in function spaces.- 5. Autoregressive processes in Hilbert spaces.- 6. Estimation of covariance operators.- 7. Autoregressive processes in Banach spaces and representations of continuous-time processes.- 8. Linear processes in Hilbert spaces and Banach spaces.- 9. Estimation of autocorrelation operator and forecasting.- 10. Applications.- 1. Stochastic processes and random variables in function spaces.- 1.1. Stochastic processes.- 1.2. Random functions.- 1.3. Expectation and conditional expectation in Banach spaces.- 1.4. Covariance operators and characteristic functionals in Banach spaces.- 1.5. Random variables and operators in Hilbert spaces.- 1.6. Linear prediction in Hilbert spaces.- Notes.- 2. Sequences of random variables in Banach spaces.- 2.1. Stochastic processes as sequences of B-valued random variables.- 2.2. Convergence of B-random variables.- 2.3. Limit theorems for i.i.d. sequences of B-random variables.- 2.4. Sequences of dependent random variables in Banach spaces.- 2.5. * Derivation of exponential bounds.- Notes.- 3. Autoregressive Hilbertian processes of order one.- 3.1. Stationarity and innovation in Hilbert spaces.- 3.2. The ARH(1) model.- 3.3. Basic properties of ARH(1) processes.- 3.4. ARH(1) processes with symmetric compact autocorrelation operator.- 3.5. Limit theorems for ARH(1) processes.- Notes.- 4. Estimation of autocovariance operators for ARH(1) processes.- 4.1. Estimation of the covariance operator.- 4.2. Estimation of the eigenelements of C.- 4.3. Estimation of the cross-covariance operators.- 4.4. Limits in distribution.- Notes.- 5. Autoregressive Hilbertian processes of order p.- 5.1. The ARH(p) model.- 5.2. Second order moments of ARH(p).- 5.3. Limit theorems for ARH(p)processes.- 5.4. Estimation of autocovariance of an ARH(p).- 5.5. Estimation of the autoregression order.- Notes.- 6. Autoregressive processes in Banach spaces.- 1. Strong autoregressive processes in Banach spaces.- 2. Autoregressive representation of some real continuous-time processes.- 3. Limit theorems.- 4. Weak Banach autoregressive processes.- 5. Estimation of autocovariance.- 6. The case of C[0, 1].- 7. Some applications to real continuous-time processes.- Notes.- 7. General linear processes in function spaces.- 7.1. Existence and first properties of linear processes.- 7.2. Invertibility of linear processes.- 7.3. Markovian representations of LPH: applications.- 7.4. Limit theorems for LPB and LPH.- 7.5. * Derivation of invertibility.- Notes.- 8. Estimation of autocorrelation operator and prediction.- 8.1. Estimation of p if H is finite dimensional.- 8.2. Estimation of p in a special case.- 8.3. The general situation.- 8.4. Estimation of autocorrelation operator in C[0,1].- 8.5. Statistical prediction.- 8.6. * Derivation of strong consistency.- Notes.- 9. Implementation of functional autoregressive predictors and numerical applications.- 9.1. Functional data.- 9.2. Choosing and estimating a model.- 9.3. Statistical methods of prediction.- 9.4. Some numerical applications.- Notes.- Figures.- 1. Measure and probability.- 2. Random variables.- 3. Function spaces.- 4. Basic function spaces.- 5. Conditional expectation.- 6. Stochastic integral.- References.

Le informazioni nella sezione "Su questo libro" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.

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Informazioni relative al diritto di recesso

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Hai il diritto di recedere dal presente contratto, senza indicarne le ragioni, entro 14 giorni.

Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui

tu acquisisci, o un terzo designato diverso dal vettore e da te acquisisce, il possesso fisico dell'ultimo bene o l'ultimo lotto o pezzo.

Per esercitare il diritto di recesso, sei tenuto a informare GreatBookPrices, 6310 Stevens Forest Rd, Suite 200, 21046, Columbia, Maryland, U.S.A., 1 410-964-0026, della tua decisione di recedere dal presente contratto tramite una dichiarazione esplicita (ad esempio lettera inviata per posta, fax o posta elettronica). A tal fine puoi utilizzare il modulo tipo di recesso, ma non e' obbligatorio. Puoi anche compilare e inviare elettronicamente il modulo tipo di recesso o qualsiasi altra esplicita dichiarazione sul nostro sito web, dalla sezione "Ordini" nel "Mio Account". Nel caso scegliessi questa opzione, ti trasmetteremo senza indugio una conferma di ricevimento su un supporto durevole (ad esempio per posta elettronica).

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Eccezioni al diritto di recesso

Il diritto di recesso non si applica in caso di:

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