Estimation dans un modèle de Markov caché avec densités d'émission log-concaves

schedule le mardi 15 janvier 2019 de 10h45 à 11h45

Organisé par : Castillo, Fischer, Giulini, Gribkova, Levrard, Roquain, Sangnier

Intervenant : Nathalie Akakpo (Sorbonne Université, LPSM)
Lieu : UPMC, salle 15-16.201

Sujet : Estimation dans un modèle de Markov caché avec densités d'émission log-concaves

Résumé :

Les modèles de Markov cachés sont utiles dans de nombreux domaines appliqués (génomique, séries financières, ...). Dans ce travail, nous supposons que le processus latent est une chaîne de Markov stationnaire à espace d'états fini, et que le processus observé est continu, éventuellement multivarié. Au lieu de l’hypothèse gaussienne usuelle, nous supposons que les lois d'émission admettent des densités log-concaves. Nous proposons une procédure d’estimation en deux étapes (partie paramétrique, puis partie non-paramétrique). La procédure est étayée par des résultats théoriques basés sur des inégalités de concentration et peut être facilement mise en œuvre.