 Aims
Presentation of the main discrete time stochastic processes with an introduction to their statistical analysis.
Main themes
Discrete time Martingales (sub-martingales and super-martingales), stationary processes, exchangeable processes, conditionally i.i.d. processes and Markov processes.
Other information (prerequisite, evaluation (assessment methods), course materials recommended readings, ...)
References:
- NEVEU J., Martingales à temps discret, Masson, 1972;
- BREIMAN L., Probabilty, Addison-Wesley, 1968;
- CHOW Y.S. and TEICHER M., Probability Theory, Springer-Verlag, 1978;
- BROCKWELL P.J. and DAVIS R.A., Time Series: Theory and Methods, Springer-Verlag, 1987;
- CHUNG K.L., A course in probability theory, Harcourt, Brace & World Inc., New York, 1968;
- KARLIN S. and TAYLOR H.M., A first course in stochastic processes, Academic Press, 1975.
Other credits in programs
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MATH22/E
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Deuxième licence en sciences mathématiques (Economie mathématique)
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(3.5 credits)
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MATH22/G
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Deuxième licence en sciences mathématiques
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(3.5 credits)
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STAT21MS/MM
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Première année du master en statistique, orientation générale, à finalité spécialisée (méthodes mathématiques)
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(3.5 credits)
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STAT22MS/MM
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Deuxième année du master en statistique, orientation générale, à finalité spécialisée (méthodes mathématiques)
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(3.5 credits)
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STAT3DA/M
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Diplôme d'études approfondies en statistique (méthodologie de la statistique)
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(3.5 credits)
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Mandatory
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