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Développements théoriques et empiriques des tests lisses d'ajustement des modèles ARMA vectoriels
(2021-07-14)
Lors de la validation des modèles de séries chronologiques, une hypothèse qui peut s'avérer importante porte sur la loi des données. L'approche préconisée dans ce mémoire utilise les tests lisses d'ajustement. Ce mémoire ...
Étude d’algorithmes de simulation par chaînes de Markov non réversibles
(2020-12-16)
Les méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC) utilisent généralement des
chaînes de Markov réversibles. Jusqu’à récemment, une grande partie de la recherche théorique
sur les chaînes de Markov concernait ce ...
Efficacité de l’algorithme EM en ligne pour des modèles statistiques complexes dans le contexte des données massives
(2021-07-14)
L’algorithme EM (Dempster et al., 1977) permet de construire une séquence d’estimateurs qui converge vers l’estimateur de vraisemblance maximale pour des modèles à données manquantes pour lesquels l’estimateur du maximum ...
Efficacité des distributions instrumentales en équilibre dans un algorithme de type Metropolis-Hastings
(2020-03-25)
Dans ce mémoire, nous nous intéressons à une nouvelle classe de distributions instrumentales informatives dans le cadre de l'algorithme Metropolis-Hastings. Ces distributions instrumentales, dites en équilibre, sont obtenues ...