Séance de cours

Séries chronologiques: Estimations multi-tapis et paramétriques

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Dans cours

MATH-342: Time series

A first course in statistical time series analysis and applications. ...

Description

Cette séance de cours porte sur les concepts de l'estimation multitâche et paramétrique dans l'analyse des séries temporelles. Multi-Tapering implique l'utilisation d'un ensemble de tapers pour estimer la densité spectrale, tandis que l'estimation paramétrique se concentre sur l'adaptation des modèles AR aux données des séries chronologiques. L'instructeur explique le processus d'estimation spectrale, la méthode Yule-Walker et l'importance des modèles AR dans le rapprochement des spectres continus. La séance de cours s'inscrit également dans la méthode de probabilité de Whittle pour estimer la variance du bruit et l'utilisation de Discret Fourier Transform dans l'analyse des données des séries chronologiques.

Enseignant·e

Sofia Charlotta Olhede

Sofia Olhede is a professor of Statistics at EPFL in Switzerland. She joined UCL prior to this in 2007, before which she was a senior lecturer of statistics (associate professor) at Imperial College London (2006-2007), a lecturer of statistics (assistant professor) (2002-2006), where she also completed her PhD in 2003 and MSci in 2000. She has held three research fellowships while at UCL: UK Engineering and Physical Sciences Springboard fellowship as well as a five-year Leadership fellowship, and now holds a European Research Council Consolidator fellowship. Sofia has contributed to the study of stochastic processes; time series, random fields and networks. Sofia was part of the multi-institutional team that set up the UK national data science institute, the Alan Turing Institute. She organised and served as chair of the science committee that developed the initial 500 000 pounds scientific programme of the institute; peer-reviewing over 100 workshop proposals and hosting over 30. She also chaired the first recruitment wave of the institute hiring 13 data scientists as a multi-university recruitment drive. Sofia was a member of the Royal Society and British Academy Data Governance Working Group, and the Royal Society working group on machine learning. Most recently she was one of 3 commissioners on a law society commission on the usage of algorithms in the justice system.

Source officielle

Concepts associés (32)

Estimation spectrale

L'estimation spectrale regroupe toutes les techniques d'estimation de la densité spectrale de puissance (DSP). Les méthodes d'estimation spectrale paramétriques utilisent un modèle pour obtenir une estimation du spectre. Ces modèles reposent sur une connaissance a priori du processus et peuvent être classées en trois grandes catégories : Modèles autorégressif (AR) Modèles à moyenne ajustée (MA) Modèles autorégressif à moyenne ajustée (ARMA). L'approche paramétrique se décompose en trois étapes : Choisir un modèle décrivant le processus de manière appropriée.

Software development effort estimation

In software development, effort estimation is the process of predicting the most realistic amount of effort (expressed in terms of person-hours or money) required to develop or maintain software based on incomplete, uncertain and noisy input. Effort estimates may be used as input to project plans, iteration plans, budgets, investment analyses, pricing processes and bidding rounds. Published surveys on estimation practice suggest that expert estimation is the dominant strategy when estimating software development effort.

Cost estimation in software engineering

Cost estimation in software engineering is typically concerned with the financial spend on the effort to develop and test the software, this can also include requirements review, maintenance, training, managing and buying extra equipment, servers and software. Many methods have been developed for estimating software costs for a given project.

Maximum de vraisemblance

En statistique, l'estimateur du maximum de vraisemblance est un estimateur statistique utilisé pour inférer les paramètres de la loi de probabilité d'un échantillon donné en recherchant les valeurs des paramètres maximisant la fonction de vraisemblance. Cette méthode a été développée par le statisticien Ronald Aylmer Fisher en 1922. Soient neuf tirages aléatoires x1, ..., x9 suivant une même loi ; les valeurs tirées sont représentées sur les diagrammes ci-dessous par des traits verticaux pointillés.

Estimation (gestion de projet)

En gestion de projet, l'estimation a trois significations : Opération: Action de prédire une grandeur telle qu'une caractéristique physique, une performance ou le coût et la durée d'une tâche d'un projet, tâche qui peut consister en l'acquisition d'un produit. Elle s'effectue à partir de données de référence d'éléments similaires connus et de données descriptives de l'élément à estimer. Cette opération va d'abord conduire à des caractéristiques comme la taille, la vitesse ou la puissance, qui seront ensuite utilisées pour estimer les coûts et délais.

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Outils de traitement des signaux statistiques

Explore les outils de traitement statistique des signaux pour les communications sans fil, y compris l'estimation spectrale et la détection, la classification et le filtrage adaptatif des signaux.

Fondements du traitement des signaux

Couvre le traitement du signal, les circuits électriques, la transformée de Fourier, les lois de Kirchhoff et les applications pratiques dans divers domaines.

Estimation spectrale et paramétrique: Séries chronologiques

Couvre les techniques d'estimation spectrale comme la réduction et l'estimation paramétrique, en soulignant l'importance des modèles AR et la probabilité de Whittle dans l'analyse des séries chronologiques.

Transformée de Fourier discrète et FFTW

Explore la série Fourier, la transformée de Fourier discrète, la bibliothèque FFTW et la résolution d'équations différentielles à l'aide d'algorithmes FFT.

Modèles de signaux paramétriques : Matlab Practice

Couvre les modèles de signaux paramétriques et les applications Matlab pratiques pour les chaînes de Markov et les processus AutoRegressive.

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Maximum de vraisemblance

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