[Estimation paramétrique dans des processus autorégressifs sous des erreurs quasi associées]
Dans cette note, on étudie la consistance d'un algorithme récurrent sous des erreurs quasi-associées. L'algorithme de Kholev approxime un paramètre non nul θ introduit dans un modèle autorégressif. On établit la convergence complète et on déduit un intervalle de confiance pour θ.
In this paper, we study the consistence of a recurrent stochastic algorithm under quasi-associated random errors. Kholev's algorithm estimates an unknown non-zero parameter θ introduced in a nonlinear autoregressive model. We establish the complete convergence and deduce a confidence interval for θ.
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Idir Arab 1 ; Abdelnasser Dahmani 2
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TY - JOUR AU - Idir Arab AU - Abdelnasser Dahmani TI - Parametric estimation in autoregressive processes under quasi-associated random errors JO - Comptes Rendus. Mathématique PY - 2016 SP - 107 EP - 111 VL - 354 IS - 1 PB - Elsevier DO - 10.1016/j.crma.2015.10.008 LA - en ID - CRMATH_2016__354_1_107_0 ER -
Idir Arab; Abdelnasser Dahmani. Parametric estimation in autoregressive processes under quasi-associated random errors. Comptes Rendus. Mathématique, Volume 354 (2016) no. 1, pp. 107-111. doi : 10.1016/j.crma.2015.10.008. https://comptes-rendus.academie-sciences.fr/mathematique/articles/10.1016/j.crma.2015.10.008/
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Cité par Sources :
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