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dc.contributor.authorRousseau, Judith
dc.contributor.authorKruijer, Willem
dc.date.accessioned2011-11-23T15:09:27Z
dc.date.available2011-11-23T15:09:27Z
dc.date.issued2011
dc.identifier.urihttps://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/7619
dc.language.isoenen
dc.subjectFEXP-modelen
dc.subjectBayesian non-parametricen
dc.subjectrates of convergenceen
dc.subjectadaptive estimationen
dc.subjectlong-memory time-seriesen
dc.subject.ddc519en
dc.subject.classificationjelC11en
dc.titleAdaptive Bayesian Estimation of a spectral densityen
dc.typeDocument de travail / Working paper
dc.contributor.editoruniversityotherBiometris Wageningen UR;Pays-Bas
dc.contributor.editoruniversityotherCentre de Recherche en Économie et Statistique (CREST) http://www.crest.fr/ INSEE – École Nationale de la Statistique et de l'Administration Économique;France
dc.description.abstractenRousseau et al. [8] recently studied the asymptotic behavior of Bayesian estimators in the FEXP-model for spectral densities of Gaussian time-series. For the L2-norm on the log-spectral densities, they proved that the convergence rate is at least n 2 +1 (log n) 2 +2 2 +1 , > 1 2 being the Sobolev-regularity of the true spectral density fo. We will improve upon the logarithmic factor, and prove that given a prior only depending on s > 1 2 , we have adaptivity to any s.en
dc.publisher.nameUniversité Paris-Dauphineen
dc.publisher.cityParisen
dc.identifier.citationpages14en
dc.identifier.urlsitehttp://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00641485/fr/en
dc.description.sponsorshipprivateouien
dc.subject.ddclabelProbabilités et mathématiques appliquéesen


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