دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
دانلود کتاب Statistical Methods for Stochastic Differential Equations
دانلود کتاب روشهای آماری معادلات دیفرانسیل تصادفی
مشخصات کتاب
Statistical Methods for Stochastic Differential Equations
ویرایش: نویسندگان: Mathieu Kessler, Alexander Lindner, Michael Sorensen سری: Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics & Applied Probability ISBN (شابک) : 1439849404, 9781439849408 ناشر: Chapman and Hall/CRC سال نشر: 2012 تعداد صفحات: 498 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 4 مگابایت
قیمت کتاب (تومان) : 33,000
در صورت تبدیل فایل کتاب Statistical Methods for Stochastic Differential Equations به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب روشهای آماری معادلات دیفرانسیل تصادفی نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
توضیحاتی در مورد کتاب روشهای آماری معادلات دیفرانسیل تصادفی
«پیشگفتار فصل‌های این جلد، نسخه‌های اصلاح‌شده مقالات اصلی ارائه‌شده در هفتمین سمینار آماری اروپا درباره «آمار مدلهای معادلات دیفرانسیل تصادفی»، که در La Manga del Mar Menor، کارتاخنا، اسپانیا، 7 مه برگزار شد، ارائه شده است. -12th, 2007. هدف Sþeminaire Europþeen de Statistique این است که فرصتی را برای محققان جوان با استعداد فراهم کند تا به سرعت به خط مقدم دانش و تحقیق در زمینه های علوم آماری که مورد توجه عمده کنونی هستند برسند. در نتیجه، این جلد این مجموعه آموزشی با پیروی از سنت کتاب‌های مبتنی بر سمینارهای قبلی با عنوان: شبکه‌ها و آشوب - جنبه‌های آماری و احتمالی مدلهای سری زمانی در اقتصاد سنجی، مالی و سایر زمینه‌ها هندسه تصادفی: احتمال و محاسبات، سیستم‌های تصادفی پیچیده. ارزش های افراطی در امور مالی، مخابرات و محیط زیست آمار سیستم های فضایی- زمانی حدود 40 دانشمند جوان از 15 ملیت مختلف عمدتا از کشورهای اروپایی شرکت کردند. بیش از نیمی از کارهای اخیر خود را در ارتباطات کوتاه ارائه کردند. یک جلسه پوستر اضافی سازماندهی شد، همه مشارکت ها با کیفیت بالا بودند. اهمیت معادلات دیفرانسیل تصادفی به عنوان مبنای مدل‌سازی برای پدیده‌های اعم از مالی تا علوم اعصاب در سال‌های اخیر به طور چشمگیری افزایش یافته است. بنابراین، روشهای آماری مؤثر و با رفتار مناسب برای این مدل‌ها بسیار مورد توجه هستند. با این حال پیچیدگی ریاضی اشیاء درگیر چالش های نظری اما همچنین محاسباتی را ایجاد می کند. Séminaire و کتاب حاضر پیشرفت‌های اخیر را ارائه می‌کنند که از یک طرف به ویژگی‌های ساختار آماری مدلهای مربوطه می‌پردازد و \"-- ادامه مطلب... تخمین توابع برای فرآیندهای نوع انتشار، مایکل سورنسن مقدمه مجانبی فرکانس پایین توابع تخمینی مارتینگل تابع درستنمایی توابع تخمینی غیر مارتینگال مجانبی فرکانس بالا مجانبی فرکانس بالا در یک بازه زمانی ثابت مجانبی با انتشار کوچک مدلهای غیر مارکویی نتایج مجانبی کلی برای تخمین توابع فرکانس بهینه توابع تخمینی کلی econ: داده ها، Per.A. Mykland و Lan Zhang مقدمه زمان متغیر رانش و نوسان رفتار برآوردگرها: واریانس نرمال مجانبی ریزساختار روش های مبتنی بر مجاورت داده های با فاصله نامنظم آمار و داده های فرکانس بالا، ژان جاکود مقدمه چه چیزی را می توان تخمین زد؟ قضایای حد کمکی اولین LNN (قانون اعداد بزرگ) برخی از LNNهای دیگر اولین CLT CLT با محدودیت های ناپیوسته تخمین نوسانات یکپارچه آزمایش برای پرش ها آزمایش برای پرش های رایج شاخص Blumenthal-Getoor تکنیک های نمونه برداری مهم برای تخمین مدل های مختلف Papamiropoulosu و گرت رابرتز بررسی اجمالی فصل پیشینه برآوردگرهای IS مبتنی بر فرآیندهای پل برآوردگرهای IS مبتنی بر فرآیندهای هدایت‌شده مونت کارلوی بی‌طرفانه برای انتشار پیوست: مشکلات معمولی الگوی شبیه‌سازی-طرح در MC برای انتشار پیوست: تغییر اندازه‌گیری گاوسی تخمین غیر پارامتریک ضرایب فرآیندهای انتشار ارگودیک بر اساس داده‌های فرکانس بالا، فابین کنت، ولنتاین ژنون-کاتالو، و ایو روزنهولک مقدمه مدل و مفروضات مشاهدات و چارچوب مجانبی روش تخمین تخمین رانش تخمین ضریب انتشار نمونه‌ها و پیاده‌سازی عملی علامت‌گذاری مجدد کتاب‌شناختی. Proof of Proposition.13 مدلهای مرتبط Ornstein-Uhlenbeck که توسط فرآیندهای Levy هدایت می‌شوند، Peter J. Brockwell and Alexander Lindner مقدمه فرآیندهای Levy مدلهای مرتبط Ornstein-Uhlenbeck برخی از روشهای تخمین برآورد پارامتر برای انتشار چند مقیاسی: یک مرور کلی، Grigorios A. Pavliotis، Yvo و اندرو ام استوارت مقدمه مثال‌های گویا میانگین‌گیری و همگن‌سازی زیرنمونه‌سازی انتشار هیپولیپسی تخمین رانش ناپارامتری نتیجه‌گیری و کار بیشتر
توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی
"Preface The chapters of this volume represent the revised versions of the main papers given at the seventh Séminaire Européen de Statistique on "Statistics for Stochastic Differential Equations Models", held at La Manga del Mar Menor, Cartagena, Spain, May 7th-12th, 2007. The aim of the Sþeminaire Europþeen de Statistique is to provide talented young researchers with an opportunity to get quickly to the forefront of knowledge and research in areas of statistical science which are of major current interest. As a consequence, this volume is tutorial, following the tradition of the books based on the previous seminars in the series entitled: Networks and Chaos - Statistical and Probabilistic Aspects. Time Series Models in Econometrics, Finance and Other Fields. Stochastic Geometry: Likelihood and Computation. Complex Stochastic Systems. Extreme Values in Finance, Telecommunications and the Environment. Statistics of Spatio-temporal Systems. About 40 young scientists from 15 different nationalities mainly from European countries participated. More than half presented their recent work in short communications; an additional poster session was organized, all contributions being of high quality. The importance of stochastic differential equations as the modeling basis for phenomena ranging from finance to neurosciences has increased dramatically in recent years. Effective and well behaved statistical methods for these models are therefore of great interest. However the mathematical complexity of the involved objects raise theoretical but also computational challenges. The Séminaire and the present book present recent developments that address, on one hand, properties of the statistical structure of the corresponding models and,"-- Read more... Estimating functions for diffusion-type processes, Michael Sorensen Introduction Low frequency asymptotics Martingale estimating functions The likelihood function Non-martingale estimating functions High-frequency asymptotics High-frequency asymptotics in a fixed time-interval Small-diffusion asymptotics Non-Markovian models General asymptotic results for estimating functions Optimal estimating functions: General theory The econometrics of high frequency data, Per. A. Mykland and Lan Zhang Introduction Time varying drift and volatility Behavior of estimators: Variance Asymptotic normality Microstructure Methods based on contiguity Irregularly spaced data Statistics and high frequency data, Jean Jacod Introduction What can be estimated? Wiener plus compound Poisson processes Auxiliary limit theorems A first LNN (Law of Large Numbers) Some other LNNs A first CLT CLT with discontinuous limits Estimation of the integrated volatility Testing for jumps Testing for common jumps The Blumenthal-Getoor index Importance sampling techniques for estimation of diffusion models, Omiros Papaspiliopoulos and Gareth Roberts Overview of the chapter Background IS estimators based on bridge processes IS estimators based on guided processes Unbiased Monte Carlo for diffusions Appendix: Typical problems of the projection-simulation paradigm in MC for diffusions Appendix: Gaussian change of measure Non parametric estimation of the coefficients of ergodic diffusion processes based on high frequency data, Fabienne Comte, Valentine Genon-Catalot, and Yves Rozenholc Introduction Model and assumptions Observations and asymptotic framework Estimation method Drift estimation Diffusion coefficient estimation Examples and practical implementation Bibliographical remarks Appendix. Proof of Proposition.13 Ornstein-Uhlenbeck related models driven by Levy processes, Peter J. Brockwell and Alexander Lindner Introduction Levy processes Ornstein-Uhlenbeck related models Some estimation methods Parameter estimation for multiscale diffusions: an overview, Grigorios A. Pavliotis, Yvo Pokern, and Andrew M. Stuart Introduction Illustrative examples Averaging and homogenization Subsampling Hypoelliptic diffusions Nonparametric drift estimation Conclusions and further work
نظرات کاربران
کتاب های تصادفی
