From Nonparametric Regression to Statistical Inference for Non-Ergodic Diffusion Processes
Lingua: inglese
Editore: Springer, Birkhäuser Sep 2025, 2025
- Rilegato
- Nuovo
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book is about copies-based nonparametric estimation of the drift function in stochastic differential equations (SDEs) driven by Brownian motion, a jump process, or fractional Brownian motion. While the estimators of the drift function in SDEs are classically computed from one long-time observation of the ergodic stationary solution, here the estimation framework which is part of functional data analysis involves multiple copies of the (non-stationary) solution observed over a short-time interval. Two kinds of nonparametric estimators are investigated for SDE models, first presented in the regression framework: the projection least squares estimator and the Nadaraya-Watson estimator. Adaptive procedures are provided for possible applications in statistical learning. Primarily intended for researchers in statistical inference for stochastic processes who are interested in the copies-based observation scheme, the book will also be useful for graduate and PhD students in probability and statistics, thanks to its multiple reminders of the requisite theory, especially the chapter on nonparametric regression.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 196 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783031956379
- Titolo
- From Nonparametric Regression to Statistical Inference for Non-Ergodic Diffusion Processes
- Autore
- Nicolas Marie
- Editore
- Springer, Birkhäuser Sep 2025
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031956370
- ISBN 13
- 9783031956379
- Peso dell'articolo
- 463 grammi
- Dimensioni
- 241x160x17 mm
This book is about copies-based nonparametric estimation of the drift function in stochastic differential equations (SDEs) driven by Brownian motion, a jump process, or fractional Brownian motion. While the estimators of the drift function in SDEs are classically computed from one long-time observation of the ergodic stationary solution, here the estimation framework – which is part of functional data analysis – involves multiple copies of the (non-stationary) solution observed over a short-time interval. Two kinds of nonparametric estimators are investigated for SDE models, first presented in the regression framework: the projection least squares estimator and the Nadaraya-Watson estimator. Adaptive procedures are provided for possible applications in statistical learning. Primarily intended for researchers in statistical inference for stochastic processes who are interested in the copies-based observation scheme, the book will also be useful for graduate and PhD students in probability and statistics, thanks to its multiple reminders of the requisite theory, especially the chapter on nonparametric regression.
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Informazioni sull’autore
Nicolas Marie is an associate professor in the Modal’X department at Paris Nanterre University. He received his PhD in probability in 2012, and his habilitation in statistics and probability in 2019. First, in the rough paths theory framework, he focused on constrained fractional diffusions. Then, since 2017, Nicolas Marie contributes to investigate the copies-based statistical inference for diffusions and fractional diffusions.
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