Séries chronologiques: Estimations multi-tapis et paramétriques
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AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Couvre la méthodologie Box-Jenkins pour construire des modèles de séries chronologiques, y compris l'identification des modèles, les calculs de variance et le diagnostic des modèles.
Couvre la modélisation structurale, le filtre Kalman, la stationnarité, les méthodes d'estimation, la prévision et les modèles ARCH dans les séries chronologiques.
Explore comment le remplissage zéro dans le calcul DFT fournit une illusion de caractéristiques spectrales plus riches, mais en réalité, il n'ajoute pas de nouvelles informations.
Explore l'estimation non paramétrique à l'aide d'estimateurs de densité du noyau pour estimer les fonctions et les paramètres de distribution, en mettant l'accent sur la sélection de la bande passante pour une précision optimale.
Explore le bruit laser, en mettant l'accent sur la largeur et la cohérence des lignes laser pour des mesures précises en quadrature d'amplitude et de phase.
S'oriente vers l'estimation optimale, le rôle de biais dans les échantillons finis, et le compromis délicat entre le biais et la variance dans l'estimation statistique.
Introduit le modèle des risques proportionnels de Cox pour l'analyse de la survie, couvrant l'estimation, l'évaluation des hypothèses et l'interprétation à l'aide des résidus.
Explore l'estimation synchronophasor dans les réseaux électriques, couvrant les défis lors des pannes de courant, les avantages de la technologie à grande échelle, et la connaissance de la situation en temps réel.
