Modèles hiérarchiques de Dirichlet à temps continu
Nous étudions les processus de Dirichlet dont le paramètre est une mesure proportionnelle à la loi d'un processus stochastique temporel, par exemple un mouvement Brownien ou un processus de sauts Markoviens. Nous les utilisons pour proposer des modèles hie rarchiques bayésiens basés sur des équ...
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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Thèse numérique |
| Language: | Anglais |
| Published: |
Villeurbanne :
[CCSD]
2010.
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| Subjects: | |
| Online Access: | Accès au texte intégral Accès Université d'Orléans |
| Note: |
Texte en anglais Description d'après la consultation, 2018-04-26 Titre provenant de l'écran titre Cette édition peut différer de la version de soutenance enregistrée sous le Numéro National de Thèse : 2008ORLE2022 Thèses CCSD |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Variante du titre: | Continuous time Dirichlet hierarchical models |
| Edition sous un autre format: | • Modèles hiérarchiques de Dirichlet à temps continu, par Hafedh Faires, [S.l.], [s.n.], 2008, 1 vol. (117 p.) |
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| 100 | 1 | |a Faires, Hafedh, |d 1980- . | |
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| 256 | |a Données textuelles | ||
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| 500 | |a Texte en anglais | ||
| 500 | |a Description d'après la consultation, 2018-04-26 | ||
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| 500 | |a Cette édition peut différer de la version de soutenance enregistrée sous le Numéro National de Thèse : 2008ORLE2022 | ||
| 500 | |a Thèses CCSD | ||
| 502 | |a Texte remanié de. Thèse de doctorat. Mathématiques. Orléans. 2008 | ||
| 520 | |a Nous étudions les processus de Dirichlet dont le paramètre est une mesure proportionnelle à la loi d'un processus stochastique temporel, par exemple un mouvement Brownien ou un processus de sauts Markoviens. Nous les utilisons pour proposer des modèles hie rarchiques bayésiens basés sur des équations différentielles stochastiques en milieu aléatoire. Nous proposons une méthode pour estimer les paramètres de tels modèles et nous l'illustrons sur l'équation de Black-Scholes en milieu aléatoire. | ||
| 538 | |a Un logiciel capable de lire un fichier au format PDF | ||
| 650 | |a Équations différentielles stochastiques | ||
| 650 | |a Statistique bayésienne | ||
| 650 | |a Mouvement brownien, Processus de | ||
| 650 | |a Markov, processus de | ||
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