Documents  Critères de recherche : "La régression" | enregistrements trouvés : 60

Research School;Control Theory and Optimization;Probability and Statistics;Numerical Analysis and Scientific Computing

In this lecture, we shall discuss the key steps involved in the use of least squares regression for approximating the solution to BSDEs. This includes how to obtain explicit error estimates, and how these error estimates can be used to tune the parameters of the numerical scheme based on complexity considerations.
The algorithms are based on a two stage approximation process. Firstly, a suitable discrete time process is chosen to approximate the of the continuous time solution of the BSDE. The nodes of the discrete time processes can be expressed as conditional expectations. As we shall demonstrate, the choice of discrete time process is very important, as its properties will impact the performance of the overall numerical scheme. In the second stage, the conditional expectation is approximated in functional form using least squares regression on synthetically generated data - Monte Carlo simulations drawn from a suitable probability distribution. A key feature of the regression step is that the explanatory variables are built on a user chosen finite dimensional linear space of functions, which the user specifies by setting basis functions. The choice of basis functions is made on the hypothesis that it contains the solution, so regularity and boundedness assumptions are used in its construction. The impact of the choice of the basis functions is exposed in error estimates.
In addition to the choice of discrete time approximation and the basis functions, the Markovian structure of the problem gives significant additional freedom with regards to the Monte Carlo simulations. We demonstrate how to use this additional freedom to develop generic stratified sampling approaches that are independent of the underlying transition density function. Moreover, we demonstrate how to leverage the stratification method to develop a HPC algorithm for implementation on GPUs.
Thanks to the Feynmann-Kac relation between the the solution of a BSDE and its associated semilinear PDE, the approximation of the BSDE can be directly used to approximate the solution of the PDE. Moreover, the smoothness properties of the PDE play a crucial role in the selection of the hypothesis space of regressions functions, so this relationship is vitally important for the numerical scheme.
We conclude with some draw backs of the regression approach, notably the curse of dimensionality. In this lecture, we shall discuss the key steps involved in the use of least squares regression for approximating the solution to BSDEs. This includes how to obtain explicit error estimates, and how these error estimates can be used to tune the parameters of the numerical scheme based on complexity considerations.
The algorithms are based on a two stage approximation process. Firstly, a suitable discrete time process is chosen to approximate the ...

65C05 ; 65C30 ; 93E24 ; 60H35 ; 60H10

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- 230 p.
ISBN 978-0-412-24280-9

Monographs on statistics and applied probability

Localisation : Ouvrage RdC (COOK)

statistique # régression linéaire

62-02 ; 62Jxx

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- 180 p.
ISBN 978-2-225-79475-9

Actualités scientifiques et agronomiques de l'INRA , 0013

Localisation : Ouvrage RdC (TOMA)

détection et correction des écarts au modèle # régresseur est variable qualitative # régression linéaire multiple # régression linéaire simple # régression non linéaire

62Jxx

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- 126 p.
ISBN 978-0-387-90968-4

Lecture notes in statistics , 0022

Localisation : Ouvrage RdC (JOHA)

62J02 ; 62J99

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- 703 p.
ISBN 978-0-87150-865-2

Localisation : Ouvrage RdC (YOUN)

Titre de la première édition

62J05 ; 62J10 ; 62Jxx

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- 431 p.
ISBN 978-0-12-048450-8

Mathematics in science and engineering , 0094

Localisation : Ouvrage RdC (ALBE)

inversion # matrice # régression # statistique

15A09 ; 62-XX ; 62J05

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ISBN 978-0-471-85233-9

Wiley series in probability and mathematical statistics

Localisation : Disparu

analyse de regression # detection des observations extremes aberrantes # inference parametrique # regression # regression robuste # statistique

62F35 ; 62Jxx

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- 327 p.
ISBN 978-0-12-656460-0

Computer science and scientific computing

Localisation : Ouvrage RdC (SPAT)

analyse de la régression # analyse des données

62J05 ; 62Jxx ; 68Pxx ; 68Qxx

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- 278 p.
ISBN 978-0-471-88479-8

Wiley series in probability and mathematical statistics

Localisation : Ouvrage RdC (CHAT)

analyse de la régression statistique # correction d'erreurs # donnée collinéaire # model de régression multiple # régresseur # régression linéaire simple # régression statistique # statistique # variable qualitative

62Jxx ; 62M10

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- 204 p.

Research monograph , 0042

Localisation : Ouvrage RdC (ALBE)

approximation stochastique # efficience # paramètre de vecteur # paramètre scalaire # rapidité de convergence # régression # théorie de la distribution

62Bxx ; 62Exx ; 62H10 ; 62Jxx ; 62L20

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- 161 p.
ISBN 978-90-6196-330-1

CWI tract , 0045

Localisation : Collection 1er étage

analyse de régression # convergence des mesures de probabilité # estimation # inférence linéaire # inférence non paramétrique # inférence à partir de processus stochastique # inférense paramétrique # probabilité # procédé empirique # propriété asymptotique des estimateurs # propriété asymptotique des tests # régression # statistique # théorème limite

60B10 ; 60F99 ; 62G05 ; 62Gxx ; 62M99

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- 407 p.

Wiley series in probability and mathematics statistics

Localisation : Ouvrage RdC (DRAP)

analyse de régression appliquée # analyse de variance # choix de la meilleure équation de régression # construction de modèle mathématique # estimation non linéaire # matrice # régression linéaire # régression multiple # résidue # variable de prédicteur

62J05 ; 62J10

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- 709 p.
ISBN 978-0-471-02995-3

Wiley series in probability and mathematical statistics

Localisation : Ouvrage RdC (DRAP)

analyse de régression appliquée # analyse de variance # choix de la meilleure équation de régression # construction de modèle mathématique # estimation non linéaire # matrice # régression linéaire # régression multiple # résidue # variable de prédicteur

62J05 ; 62J10

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- 261 p.
ISBN 978-0-8247-6647-4

Statistics , 0030

Localisation : Ouvrage RdC (FREU)

analyse des données # corrélation # covariante # erreur aléatoire # matrice # modèle linéaire estimation # modèle linéaire à inférence # multicalénéarité # polynôme orthogonal # régression de Ridge # régression non linéaire # régression polynômiale

62H20 ; 62J02 ; 62J07 ; 62Jxx ; 62Q05

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- 248 p.
ISBN 978-2-7178-2344-8

Collection économie et statistiques avancées

Localisation : Ouvrage RdC (ANTO)

analyse des résidus # calcul matriciel # courbure # géométrie différentielle # mesure de non linéarité # modèle linéaire généralisé # moindre carré # optimisation # régression non linéaire # statistique

62J02 ; 62J12

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- 347 p.
ISBN 978-0-12-304752-6

Statistical modeling and decision science

Localisation : Ouvrage RdC (GRUB)

MSE # Supposition # approche Bayésienne # estimateur # estimation de la regression # hypothèse préalable # statistique # théorie des matrices # théorie statistique de la décision

62A15 ; 62C10 ; 62Cxx ; 62F11 ; 62F12

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- 182 p.
ISBN 978-0-412-30040-0

Monographs on statistics and applied probability , 0058

Localisation : Ouvrage RdC (GREE)

calibration bayésienne non paramétrique # courbe de branchement # fonction de base # fonction de liens non paramétrique # langage S # lissage de courbe # lissage pondéré # modèle de régression de fonction de vraisemblance composite # modèle linéaire généralisé # noyau équivalent # poids non diagonal # pénalité de rugosité # quasi- vraisemblance # routine GCVPACK # régression des moindres carrés pénalisée # régression linéaire # régression non paramétrique # régression polynômiale # régression quantile non paramétrique # réponse corrélée # spline d'interpolation # spline de lissage # spline de plaque fine # spline partiel # validation en croix calibration bayésienne non paramétrique # courbe de branchement # fonction de base # fonction de liens non paramétrique # langage S # lissage de courbe # lissage pondéré # modèle de régression de fonction de vraisemblance composite # modèle linéaire généralisé # noyau équivalent # poids non diagonal # pénalité de rugosité # quasi- vraisemblance # routine GCVPACK # régression des moindres carrés pénalisée # régression linéaire # régression non ...

62A10 ; 62A15 ; 62J05 ; 62J12 ; 65D05

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- 465 p.
ISBN 978-0-471-01967-1

Wiley series in probability and mathematical statistics

Localisation : Ouvrage RdC (SEBE)

analyse de régression linéaire # analyse de variance et covariance # distribution normale multivariée # meilleure régression # observation manquante # régression linéaire en ligne droite polynomiale

60H10 ; 62G15 ; 62H15 ; 62J05 ; 62J10

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- 173 p.
ISBN 978-0-416-14830-5

Localisation : Ouvrage RdC (SPRE)

modèle # régression

62J02 ; 62J05 ; 62J07 ; 62J10 ; 62Jxx

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