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dc.contributor.authorNourdin, Ivan
dc.contributor.authorRéveillac, Anthony
dc.contributor.authorPeccati, Giovanni
dc.date.accessioned2011-10-03T12:57:57Z
dc.date.available2011-10-03T12:57:57Z
dc.date.issued2010
dc.identifier.urihttps://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/7090
dc.description.abstractfrNous expliquons comment combiner la méthode de Stein avec les outils du calcul de Malliavin pour majorer, de manière explicite, la distance de Wasserstein entre une fonctionnelle d’un champs gaussien donnée et son approximation normale multidimensionnelle. Entre autres exemples, nous associons des bornes à la version fonctionnelle du théorème de la limite centrale de Breuer–Major, dans le cas du mouvement brownien fractionnaire.en
dc.language.isoenen
dc.subjectFractional Brownian motionen
dc.subjectBreuer–Major CLTen
dc.subjectGaussian processesen
dc.subjectMalliavin calculusen
dc.subjectNormal approximationen
dc.subjectStein’s methoden
dc.subjectWasserstein distanceen
dc.subject.ddc519en
dc.titleMultivariate normal approximation using Stein's method and Malliavin calculusen
dc.typeArticle accepté pour publication ou publié
dc.description.abstractenWe combine Stein’s method with Malliavin calculus in order to obtain explicit bounds in the multidimensional normal approximation (in the Wasserstein distance) of functionals of Gaussian fields. Among several examples, we provide an application to a functional version of the Breuer–Major CLT for fields subordinated to a fractional Brownian motion.en
dc.relation.isversionofjnlnameAnnales de l'I.H.P. Probabilités et Statistiques
dc.relation.isversionofjnlvol46en
dc.relation.isversionofjnlissue1en
dc.relation.isversionofjnldate2010
dc.relation.isversionofjnlpages45-58en
dc.relation.isversionofdoihttp://dx.doi.org/10.1214/08-AIHP308en
dc.identifier.urlsitehttp://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00272442/fr/en
dc.description.sponsorshipprivateouien
dc.relation.isversionofjnlpublisherInstitute of Mathematical Statisticsen
dc.subject.ddclabelProbabilités et mathématiques appliquéesen


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