| Attributs | Valeurs |
|---|
| type
| |
| Is Part Of
| |
| Subject
| |
| Title
| - Sharp large deviations for Gaussian quadratic forms with applications
|
| Date
| |
| has manifestation of work
| |
| related by
| |
| Author
| |
| Abstract
| - Sous des hypothèses de régularité convenables, on établit un principe de grandes déviations précises pour des formes quadratiques de processus gaussiens stationnaires. Notre résultat est l'analogue du théorème de Bahadur-Rao [2] sur la moyenne empirique. Nous proposons également plusieurs exemples d'application comme les propriétés de grandes déviations précises pour le test du rapport de vraisemblance de Neyman-Pearson, pour la somme des carrés, pour l'estimateur de Yule-Walker du paramètre d'un processus gaussien autorégressif stable, et finalement pour la fonction de répartition spectrale empirique.
- Under regularity assumptions, we establish a sharp large deviation principle for Hermitian quadratic forms of stationary Gaussian processes. Our result is similar to the well-known Bahadur-Rao theorem [2] on the sample mean. We also provide several examples of application such as the sharp large deviation properties of the Neyman-Pearson likelihood ratio test, of the sum of squares, of the Yule-Walker estimator of the parameter of a stable autoregressive Gaussian process, and finally of the empirical spectral repartition function.
|
| article type
| |
| publisher identifier
| |
| Date Copyrighted
| |
| Rights
| - © EDP Sciences, SMAI, 2000
|
| Rights Holder
| |
| is part of this journal
| |
| is primary topic
of | |
