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Estimateurs de presque vraisemblance pour des processus ponctuels

Rachid SenoussiUniversité de Paris-Sud. Faculté des sciences d'Orsay (Essonne).

出版	éditeur inconnu, 1983
URL	http://books.google.com.hk/books?id=W9bzOQAACAAJ&hl=&source=gbs_api

註釋

Dans certaines études statistiques "non-standards" de processus ponctuels, le principe d'estimation par Maximum de Vraisemblance n'est pas envisageable. Aussi, par analogie, la méthode d'estimation dite de Maximum de Presque-Vraisemblance est proposée dans ces cas. En gros, la consistance et la convergence en loi de tels estimateurs sont étudiées grâce aux propriétés asymptotiques de processus appelés "Presque-information de Kullback'' et "Presque-information de Fisher". Cette méthode justifie théoriquement l'utilisation de quelques procédures d'estimation, courantes dans certains domaines. Dans ce travail, on l'applique notamment aux données de survie censurées à quelques processus ponctuels et enfin à un modèle de régression généralisant celui de Cox.