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Statistical Inference Stochastic Processes 11, 3 (2008) 311-325
L1-convergence of smoothing densities in non parametric state space models
Valérie Monbet 1, Pierre Ailliot 2, Pierre-François Marteau 3
(2008)

This paper addresses the problem of reconstructing partially observed stochastic processes. The L1 convergence of the filtering and smoothing densities in state space models is studied, when the transition and emission densities are estimated using non parametric kernel estimates. An application to real data is proposed, in which a wave time series is forecasted given a wind time series.
1 :  Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC)
CNRS : UMR3192 – Université de Bretagne Occidentale [UBO] – Université de Bretagne Sud – Institut Mines-Télécom – Télécom Bretagne – PRES Université Européenne de Bretagne [UEB] – Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB)
2 :  Laboratoire de Mathématiques (LM-Brest)
CNRS : FRE2218 – Université de Bretagne Occidentale [UBO]
3 :  Laboratoire de Recherche en Informatique et ses Applications de Vannes et Lorient (VALORIA)
Université de Bretagne Sud
Mathématiques/Statistiques

Statistiques/Théorie
Filtering · Non parametric density estimation · Smoothing · Stability · State space models · Wind-wave models

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