HAL : hal-00750263, version 1

arXiv : 1211.2300

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Bayesian prediction for stochastic processes

Delphine Blanke 1, Denis Bosq 2

(09/11/2012)

In this paper, we adopt a Bayesian point of view for predicting real stochastic processes. We give two equivalent definition of a Bayesian predictor and study some properties: admissibility, prediction sufficiency, unbiasedness, comparison with efficient predictors. Prediction of Poisson process and prediction of Ornstein-Uhlenbeck process in the continuous and sampled situations are considered. Various simulations illustrate comparison with non-Bayesian predictors.

1 :	Laboratoire d'Analyse non linéaire et Géométrie (LANLG)
	Université d'Avignon : EA2151
2 :	Laboratoire de Statistique Théorique et Appliquée (LSTA)
	Université Pierre et Marie Curie [UPMC] - Paris VI

Domaine

:

Mathématiques/Statistiques Statistiques/Théorie

Mots Clés : Bayesian prediction – MAP – Comparing predictors – Poisson process – Ornstein-Uhlenbeck process

hal-00750263, version 1

http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00750263

oai:hal.archives-ouvertes.fr:hal-00750263

Contributeur : Delphine Blanke <>

Soumis le : Vendredi 9 Novembre 2012, 13:15:01

Dernière modification le : Samedi 10 Novembre 2012, 08:14:30