Adaptive robust methods for dependent big data models
In this paper we study high dimension statistical autoregressive models on the basis of the sequential analysis approach. To this end we use the model selection procedures developed in [4]. For such models we find conditions under which we show that these estimation procedures are efficient in the m...
| Published in: | Международная научная конференция "Робастная статистика и финансовая математика - 2020" (15-16 декабря 2020 г.) : сборник статей С. 4-13 |
|---|---|
| Main Author: | |
| Other Authors: | , |
| Format: | Book Chapter |
| Language: | English |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:000890954 Перейти в каталог НБ ТГУ |
| LEADER | 02402naa a2200397 c 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | koha000890954 | ||
| 005 | 20230320001410.0 | ||
| 007 | cr | | ||
| 008 | 220322s2021 ru fs 100 0 eng d | ||
| 035 | |a koha000890954 | ||
| 040 | |a RU-ToGU |b rus |c RU-ToGU | ||
| 100 | 1 | |a Arkoun, O. |9 490476 | |
| 245 | 1 | 0 | |a Adaptive robust methods for dependent big data models |c O. Arkoun, J.-Y. Brua, S. M. Pergamenshchikov |
| 246 | 1 | 1 | |a Адаптивные робастные методы для зависимых моделей больших данных |
| 336 | |a Текст | ||
| 337 | |a электронный | ||
| 504 | |a Библиогр.: 13 назв. | ||
| 520 | 3 | |a In this paper we study high dimension statistical autoregressive models on the basis of the sequential analysis approach. To this end we use the model selection procedures developed in [4]. For such models we find conditions under which we show that these estimation procedures are efficient in the minimax sense. It should be emphasized that the efficiency property is shown without knowing either the regularity properties or the noise distribution in the models, i.e. in an adaptive and robust setting. | |
| 653 | |a зависимые большие данные | ||
| 653 | |a авторегрессия большой размерности | ||
| 653 | |a непараметрическая оценка | ||
| 653 | |a робастный риск | ||
| 653 | |a выбор модели | ||
| 653 | |a оракульное неравенство | ||
| 653 | |a адаптивная эффективность | ||
| 653 | |a Пинскера константа | ||
| 655 | 4 | |a статьи в сборниках |9 879352 | |
| 700 | 1 | |a Brua, J.-Y. |9 490477 | |
| 700 | 1 | |a Pergamenshchikov, Serguei M. |9 98934 | |
| 773 | 0 | |t Международная научная конференция "Робастная статистика и финансовая математика - 2020" (15-16 декабря 2020 г.) : сборник статей |d Томск, 2021 |g С. 4-13 |z 9785946217507 |z 9785946219907 |w koha000566943 | |
| 852 | 4 | |a RU-ToGU | |
| 856 | 4 | |u http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:000890954 | |
| 856 | |y Перейти в каталог НБ ТГУ |u https://koha.lib.tsu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=890954 | ||
| 908 | |a статья | ||
| 039 | |||
| 999 | |c 890954 |d 890954 | ||