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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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- 272 p.
ISBN 978-3-540-22572-0

Lecture notes in mathematics , 1851

Localisation : Collection 1er étage

probabilité # optimisation # optimisation stochastique # chaîne de Markov # contrôle stochastique # apprentissage statistique # estimation de Gibbs # classification adaptative # regression des moindres carrés # divergence de Kullback # estimateur # codage # reconnaissance de forme

93-02 ; 93E10 ; 93E24 ; 93E35 ; 60J10 ; 62B10 ; 62G99 ; 62M05 ; 68T10 ; 90C15

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- xi; 191 p.
ISBN 978-1-4704-1042-1

Contemporary mathematics , 0622

Localisation : Collection 1er étage

analyse multivariée # intelligence artificielle # big data # inférence non-paramétrique

68T99 ; 62H25 ; 62J07 ; 62F05 ; 62G05 ; 62M05 ; 62G08 ; 60-XX ; 62G99 ; 62H15 ; 62-06 ; 62-07 ; 62Gxx ; 62Hxx ; 00B25

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Research talks;Probability and Statistics

60H40 ; 62M05 ; 62G05

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Research School

This course will give a gentle introduction to SMC (Sequential Monte Carlo algorithms):
• motivation: state-space (hidden Markov) models, sequential analysis of such models; non-sequential problems that may be tackled using SMC.
• Formalism: Markov kernels, Feynman-Kac distributions.
• Monte Carlo tricks: importance sampling and resampling
• standard particle filters: bootstrap, guided, auxiliary
• maximum likelihood estimation of state-stace models
• Bayesian estimation of these models: PMCMC, SMC$^2$.
This course will give a gentle introduction to SMC (Sequential Monte Carlo algorithms):
• motivation: state-space (hidden Markov) models, sequential analysis of such models; non-sequential problems that may be tackled using SMC.
• Formalism: Markov kernels, Feynman-Kac distributions.
• Monte Carlo tricks: importance sampling and resampling
• standard particle filters: bootstrap, guided, auxiliary
• maximum likelihood estimation of state-stace ...

62F15 ; 62D05 ; 65C05 ; 60J22 ; 62M05 ; 62M20

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- 289 p.
ISBN 978-3-540-90387-1

Grundlehren der mathematischen wissenschaften , 0235

Localisation : Collection 1er étage

49EXX ; 60J05 ; 60J20 ; 62M05 ; 93Exx

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- 365 p.

Grundlehren der mathematischen wissenschaften , 0121

Localisation : Collection 1er étage

60-XX ; 60H05 ; 60J05 ; 60Jxx ; 62M05

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- 274 p.

Grundlehren der mathematischen wissenschaften , 0122

Localisation : Collection 1er étage

60-XX ; 60H05 ; 60J05 ; 60Jxx ; 62M05

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- 220 p.

Heidelberger taschenbucher , 0051

Localisation : Ouvrage RdC (DYNK)

60-XX ; 60Hxx ; 60Jxx ; 62M05 ; 62Mxx

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- 135 p.
ISBN 978-90-6196-388-2

CWI tract , 0071

Localisation : Collection 1er étage

distribution # martingale # paramètre d'estimation # probabilité # processus stochastique # statistique # système de processus de dénombrement

60G55 ; 62F12 ; 62M05 ; 93E03 ; 93E12

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- 75 p.

Statistical Research Monographs , 0002

Localisation : Ouvrage RdC (BILL)

chaine de Markov # dérivation de Radon-Nicodym # estimation # inférence paramétrique # paramètre # probabilité # proces sus à temps discret # processus de Markov # processus de Markov de type complètement discret # statistique

60Jxx ; 62A10 ; 62M05 ; 62M07 ; 62Mxx

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- 75 p.

Statistical Research Monographs , 0002

Localisation : Ouvrage RdC (BILL)

chaine de Markov # dérivation de Radon-Nicodym # estimation # inférence paramétrique # paramètre # probabilité # proces sus à temps discret # processus de Markov # processus de Markov de type complètement discret # statistique

60Jxx ; 62A10 ; 62M05 ; 62M07 ; 62Mxx

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- 254 p.
ISBN 978-0-7204-3163-6

Contributions to economic analysis , 0065

Localisation : Ouvrage RdC (LEE)

analyse bayésienne # carré minimum # donnée de série temporielle agrégée # estimateur de moindres carrés # estimation de Chi # estimation de paramètre # estimation des probabilités de transition # expérience d'échantillonnage # macro donnée # micro donnée # modèle de probabilité de Markov # modèle macro # méthode de l'inverse généralisé

62A15 ; 62D05 ; 62M05 ; 62M10

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- 381 p.

International series of monographs in pure and applied mathematics , 0087

Localisation : Ouvrage RdC (Mont)

méthode de Monte Carlo # problème aux limites # processus de Markov # statistique # variable aléatoire

62-02 ; 62M02 ; 62M05 ; 62M40 ; 62Mxx

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- 217 p.
ISBN 978-0-387-90256-2

Applications of Mathematics , 0008

Localisation : Ouvrage RdC (SHIRY)

analyse séquentielle # arrêt optimal # contrôle # processus aléatoire # processus de Markov # statistique mathématique

60G40 ; 62L15 ; 62Lxx ; 62M02 ; 62M05

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- 492 p.
ISBN 978-0-387-31741-0

Lecture notes in statistics , 0187

Localisation : Ouvragr RdC (Depe)

théorie de la probabilité # processus stochastique # probabilité et statistique

62M05 ; 60J05 ; 60K05

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- 264 p.
ISBN 978-3-540-74447-4

Lecture notes in mathematics , 1923

Localisation : Collection 1er étage

équations différentielles stochastiques # processus de diffusion # processus de Markov # estimation # processus non-markovien

60H10 ; 60H15 ; 60J60 ; 62M05 ; 62M09

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- xi; 286 p.
ISBN 978-1-84821-361-6

Applied stochastic methods series

Localisation : Ouvrage RdC (BOSQ)

processus stochastique # théorie de la décision # test d'hypothèse # statistique asymptotique # processus de Poisson

62-01 ; 62M02 ; 62M05 ; 62M07 ; 62M09

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- ix; 487 p.
ISBN 978-0-521-61234-0

Localisation : Ouvrage RdC (SUHO)

statistiques # processus de Markov # inférence

62-01 ; 60-01 ; 60J10 ; 60J27 ; 62M02 ; 62M05

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- xv; 781 p.
ISBN 978-3-662-45749-8

Series in contemporary mathematics , 0001

Localisation : Ouvrage RdC (LIND)

processus stochastique stationnaire # représentation d'espace-état # géométrie des espaces de Hilbert # espace-état de dimension infinie # système stochastique à entrées # estimation # identification de système # analyse de séries chronologiques

93-XX ; 60-XX ; 47L05 ; 47L30 ; 93-02 ; 60G10 ; 60J05 ; 62M05 ; 93E12 ; 93E11 ; 93E03 ; 93B11 ; 93B27

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