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Research talks

Data mining methods based on finite mixture models are quite common in many areas of applied science, such as marketing, to segment data and to identify subgroups with specific features. Recent work shows that these methods are also useful in micro econometrics to analyze the behavior of workers in labor markets. Since these data are typically available as time series with discrete states, clustering kernels based on Markov chains with group-specific transition matrices are applied to capture both persistence in the individual time series as well as cross-sectional unobserved heterogeneity. Markov chains clustering has been applied to data from the Austrian labor market, (a) to understanding the effect of labor market entry conditions on long-run career developments for male workers (Frühwirth-Schnatter et al., 2012), (b) to study mothers’ long-run career patterns after first birth (Frühwirth-Schnatter et al., 2016), and (c) to study the effects of a plant closure on future career developments for male worker (Frühwirth-Schnatter et al., 2018). To capture non- stationary effects for the later study, time-inhomogeneous Markov chains based on time-varying group specific transition matrices are introduced as clustering kernels. For all applications, a mixture-of-experts formulation helps to understand which workers are likely to belong to a particular group. Finally, it will be shown that Markov chain clustering is also useful in a business application in marketing and helps to identify loyal consumers within a customer relationship management (CRM) program. Data mining methods based on finite mixture models are quite common in many areas of applied science, such as marketing, to segment data and to identify subgroups with specific features. Recent work shows that these methods are also useful in micro econometrics to analyze the behavior of workers in labor markets. Since these data are typically available as time series with discrete states, clustering kernels based on Markov chains with ...

62C10 ; 62M05 ; 62M10 ; 62H30 ; 62P20 ; 62F15

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Research talks;Probability and Statistics

We prove the consistency and asymptotic normality of the Laplacian Quasi-Maximum Likelihood Estimator (QMLE) for a general class of causal time series including ARMA, AR($\infty$), GARCH, ARCH($\infty$), ARMA-GARCH, APARCH, ARMA-APARCH,..., processes. We notably exhibit the advantages (moment order and robustness) of this estimator compared to the classical Gaussian QMLE. Numerical simulations confirms the accuracy of this estimator.

62F12 ; 62M10

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ISBN 978-0-12-307501-7

Localisation : Colloque 1er étage (PURD)

U-statistique # choix des paramètres de bon emplacement # colibration # estimation de moyenne de population sélectionnée # estimation séquentielle # modèle linéaire hétérosadastique # plan de poids D-optimum # preuve d'admissibilité unifiée # stratégie d'échantillonnage à 2 phases # théorie de décision statistique

62A15 ; 62Fxx ; 62Jxx ; 62Lxx ; 62M10

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Localisation : Colloque 1er étage (MARS)

analyse statistique de série chronologique # estimation # estimation de paramètre # identification # modèle ARMA # modèle non stationnaire # modèle stochastique de type ARIMA # processus du second ordre # processus multidimensionnel # processus unitaire ARMA ou AR MA # spécification # série univariée ou multivariée # validation # vérification

62M10 ; 90A20

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ISBN 978-2-8028-0033-0

Travaux et recherches , 0001

Localisation : Colloque 1er étage (ROUE)

analyse de série temporelle # analyse harmonique qualitative # approximation des moindres carrés # efficacité asymptotique # fonction d'autocorrelation partielle # modèle paramétrique # mouvement brownien # méthode libre de distribution # méthode non paramétrique # probabilité de mauvais choix # processus stochastique # propriété statistique # prédiction bayesienne # solution de modèle linéaire # statistique de rang # système ARMA # sélection de modèle # test d'autorégression # test de modèle non linéaire # théorie de l'économie analyse de série temporelle # analyse harmonique qualitative # approximation des moindres carrés # efficacité asymptotique # fonction d'autocorrelation partielle # modèle paramétrique # mouvement brownien # méthode libre de distribution # méthode non paramétrique # probabilité de mauvais choix # processus stochastique # propriété statistique # prédiction bayesienne # solution de modèle linéaire # statistique de rang # système ARMA # sélection de ...

62-06 ; 62M10 ; 62M15 ; 90A20

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ISBN 978-0-387-96040-1

Lecture notes in statistics , 0025

Localisation : Colloque 1er étage (COLL)

62-04 ; 62-06 ; 62M10 ; 62Mxx

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Siam series in applied mathematics

Localisation : Colloque 1er étage (PROV)

Trad. de

62-06 ; 62M10

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ISBN 978-0-12-256420-8

Localisation : Colloque 1er étage (TULS)

TIMSAC-78 # ajuster une auto-régression à temps continu à des données di # algorithme de Levinson # analyse de série temporelle # biologie # bruit # donnée astronomique # donnée de réflexion sismique image # déconvolution d'entropie minimum # estimation spectrale # filtre à réponse impulsive infinie passe-bas # fonction d'impédance de la terre # modèle ARIMA # méthode treillis # problème de diffusion inverse géophysique # prévision robuste # signal magnétique # signal à bande limitée estimation optimale # signal électronique # série temporelle stationnaire ou non # traitement de signal # transformée de Fourier TIMSAC-78 # ajuster une auto-régression à temps continu à des données di # algorithme de Levinson # analyse de série temporelle # biologie # bruit # donnée astronomique # donnée de réflexion sismique image # déconvolution d'entropie minimum # estimation spectrale # filtre à réponse impulsive infinie passe-bas # fonction d'impédance de la terre # modèle ARIMA # méthode treillis # problème de diffusion inverse géophysique # prévision robuste # ...

62-06 ; 62M10 ; 62M15

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- 169 p.
ISBN 978-2-7606-0693-7

Seminaire de mathematiques superieures , 0089

Localisation : Salle de manutention

62M10 ; 90A20

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- 386 p.
ISBN 978-0-8218-5087-9

Contemporary mathematics , 0080

Localisation : Collection 1er étage

biométrie # processus ponctuel # processus stochastique # série temporelle

60G44 ; 60G55 ; 60G57 ; 62M10 ; 62P10

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ISBN 978-2-7178-1549-8

Association pour la statistique et ses utilisations

Localisation : Colloque 1er étage (MARS)

serie chronologique # statistique

60G10 ; 62-01 ; 62Fxx ; 62M10 ; 62Mxx

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ISBN 978-0-387-97896-3

The IMA volumes in mathematics and its applications , 0046

Localisation : Colloque 1er étage (MINN)

analyse des données # analyse statistique # bruit # complexité stochastique # estimation non- paramétrique # estimation paramétrique # interaction # phase de transition # stabilité des systèmes # statistique # statistique pour l'ingénieur # série temporelle # économie

62-06 ; 62M10 ; 90A20

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- 311 p.

Localisation : Publication 1er étage

bispectre # dépendance sérielle autorégressive contre bilinéaire # modèle bilinéaire # normalité asymptotique locale # sériee temporelle # test optimal localement asymptotiquement

62F05 ; 62M10

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ISBN 978-90-277-2395-6

The university of western ontario series in philosophy of science , 0036

Localisation : Colloque 1er étage (LOND)

3SLS # analyse de Monté-Carlo # analyse de variance # approche asymptotique # combinaison MELO # convariance # distribution d'erreur elliptique # erreur d'équation # erreur du carré des moyennes # espérance de teste # estimateur de variable # inférence non paramétrique en économétrie # lissage # modèle de régression # modèle de sélection # modèle dynamique # modèle dynamique et petite perturbation # modèle rationnel d'espérance # modèle économétrique # moment d'approximation par des formes réduites de série liné # méthode linéaire de Wald # observation extrème dans les séries temporelles # paramètre de régression de Ridge # plan expérimental à valeur de série temporelle # prédiction # prévision # prévision incertaine # restriction linéaire # robustesse du teste # régression stochastique # révision # série temporelle # teste d'adaptation rapide de graphe # teste d'exogénéité faible # teste d'indépendance # échantillon fini de série linéaire OLS # économétrie # équation simple # équation structurelle # évaluation 3SLS # analyse de Monté-Carlo # analyse de variance # approche asymptotique # combinaison MELO # convariance # distribution d'erreur elliptique # erreur d'équation # erreur du carré des moyennes # espérance de teste # estimateur de variable # inférence non paramétrique en économétrie # lissage # modèle de régression # modèle de sélection # modèle dynamique # modèle dynamique et petite perturbation # modèle rationnel d'espérance # modèle ...

62M10 ; 62M20 ; 62T07 ; 62T10 ; 90A20

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ISBN 978-3-540-96102-4

Lecture notes in statistics , 0026

Localisation : Colloque 1er étage (HEID)

analyse de série temporelle robuste et non linéaire # auto-régression non-paramétrique robuste # bruit gaussien # fractile de régression # modèle mathématique stochastique # modéle ou processus ARMA

62-06 ; 62M10

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- 252 p.
ISBN 978-0-8218-0521-3

Fields institute communications , 0011

Localisation : Collection 1er étage

attracteur # chaos # dimension de plongement # dimension fractale # dynamique non linéaire # dépendance de Long-Range # exposant de Lyapunov # statistique # système dynamique aléatoire # série temporelle non linéaire # traitement de donnée # équation différentielle ordinaire sur des variétés

58F13 ; 62M10

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- 134 p.
ISBN 978-963-463-082-1

Localisation : Colloque 1er étage (BUDA)

carte des expositions à l'ozone # classification des séries temporelles hydrogéologiques # simulation de séries temporelles météorologiques # statistique universitaire # impact social # consulation statistique en université # statistique de l'environnement # statistique industrielle # qualité totale # projet TEMPUS

01A73 ; 90A30 ; 90B70 ; 62M10 ; 62-06 ; 62Pxx ; 86A05 ; 86A10 ; 86A60 ; 86Axx

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- xvi; 406 p.
ISBN 978-1-4939-3075-3

Fields institute communications , 0076

Localisation : Collection 1er étage

Miklos Csörgo # méthode asymptotique # probabilités # statistiques # processus planaire # loi des grands nombres # série temporelle # processus stochastique

60-02 ; 62-02 ; 60F05 ; 60F15 ; 60F17 ; 60G15 ; 60G17 ; 60G50 ; 60G55 ; 60J55 ; 60J65 ; 60K37 ; 62G30 ; 62M10

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Research talks

Arctic sea-ice extent has been of considerable interest to scientists in recent years, mainly due to its decreasing trend over the past 20 years. In this talk, I propose a hierarchical spatio-temporal generalized linear model (GLM) for binary Arctic-sea-ice data, where data dependencies are introduced through a latent, dynamic, spatio-temporal mixed-effects model. By using a fixed number of spatial basis functions, the resulting model achieves both dimension reduction and non-stationarity for spatial fields at different time points. An EM algorithm is used to estimate model parameters, and an MCMC algorithm is developed to obtain the predictive distribution of the latent spatio-temporal process. The methodology is applied to spatial, binary, Arctic-sea-ice data for each September over the past 20 years, and several posterior summaries are computed to detect changes of Arctic sea-ice cover. The fully Bayesian version is under development awill be discussed. Arctic sea-ice extent has been of considerable interest to scientists in recent years, mainly due to its decreasing trend over the past 20 years. In this talk, I propose a hierarchical spatio-temporal generalized linear model (GLM) for binary Arctic-sea-ice data, where data dependencies are introduced through a latent, dynamic, spatio-temporal mixed-effects model. By using a fixed number of spatial basis functions, the resulting model achieves ...

62M30 ; 62M10 ; 62M15

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Research talks

Capture-Recapture (RC) methodology provides a way to estimate the size of a population from multiple, independent samples. While the was developed more than a century ago to count animal populations, it has only recently become important in Data For Social Good. The large number of samples with varying amounts of intersection and developed over a period of time, so often found in Data For Social Good projects, can greatly complicate conventional RC methodology. These conditions are ideal, however, for Bayesian Capture Recapture. This presentation describes the use of Bayesian Capture Recapture to estimate populations in Data for Social Good. Examples illustrating this method include new work by the author in estimating numbers of human trafficking victims and in estimating the size of hate groups from the analysis of hate speech in social media. Capture-Recapture (RC) methodology provides a way to estimate the size of a population from multiple, independent samples. While the was developed more than a century ago to count animal populations, it has only recently become important in Data For Social Good. The large number of samples with varying amounts of intersection and developed over a period of time, so often found in Data For Social Good projects, can greatly complicate conventional ...

62P25 ; 62F15 ; 62M10

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