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An essay on mixed-frequency data, aggregated time series, and causality
(2024) [Dissertação]Entender as complexidades das relações econômicas é crucial para formuladores de políticas, pesquisadores e analistas. A agregação temporal, onde a frequência de geração de dados excede a frequência de coleta de dados, ... -
Bayesian analysis of beta autoregressive moving average models
(2023) [Dissertação]O presente trabalho propõe uma abordagem Bayesiana para a estimação dos parâmetros do modelo βARMA(p, q), modelos de séries temporais para dados com suporte no intervalo (0, 1). Para tanto, emprega-se a técnica de amostragem ... -
Carta de controle para processos em batelada através de uma abordagem “Model Free” utilizando U-estatísticas
(2022) [Dissertação]Este trabalho propõe uma abordagem Model Free baseada na teoria das U-estatísticas para monitorar processos em batelada. Processos em batelada produzem séries temporais, em que cada uma delas representa sucessivas medições ... -
Classificação com inferência para dados de alta dimensão
(2022) [Dissertação]Neste trabalho propomos um método de classificação com inferência para dois ou mais grupos no contexto de alta dimensionalidade e baixo tamanho amostral. Nesse contexto, o método de classificação proposto é comparado com ... -
Classificação otimizada baseada em U-estatísticas
(2023) [Dissertação]A modelagem de dados visando agrupamento e classificação em ambientes de alta dimensão e baixo tamanho de amostra (HDLSS - High-dimension low-sample size data) é um desafio em diferentes áreas do conhecimento. Uma alternativa ... -
Combining LASSO-Type methods with a smooth transition random forest
(2022) [Dissertação]In this work, we propose a novel hybrid method for the estimation of regression models, which is based on a combination of LASSO-type methods and smooth transition (STR) random forests. Tree-based regressions are known for ... -
Controle estatístico de processos por bateladas : uma abordagem utilizando o modelo VAR Bayesiano
(2023) [Dissertação]O Controle Estatístico de Processo voltado ao processo batelada é amplamente encontrado na literatura devido à estrutura de dados bastante peculiar, na qual temos diferentes fontes de variabilidade a serem consideradas. ... -
CVaR optimization of high dimensional portfolios using dynamic factor copulas
(2022) [Dissertação]Modelos de cópulas tornaram-se um método popular para a otimização de portfólios via Valor-em-Risco Condicional (CVaR). A abordagem de estimação normalmente é composta por dois passos: no primeiro, modelos ARMA-GARCH uni ... -
Detecção e diagnóstico de falhas através de cartas de controle baseadas no modelo ARMA para monitoramento da dinâmica dos processos em bateladas
(2021) [Dissertação]Processos em bateladas são amplamente usados na produção de uma grande variedade de itens, principalmente em indústrias químicas, bioquímicas, farmacêuticas e alimentos. Este tipo de processo disponibiliza em cada batelada ... -
DFA and DCCA estimation in the presence of missing data
(2024) [Dissertação]Técnicas tradicionais de análise de associação não se aplicam ou produzem resultados pouco confiáveis quando aplicadas a séries temporais não estacionárias. Portanto, técnicas alternativas que possam abordar efetivamente ... -
Estimação de processos com longa dependência na presença de muitos dados faltantes
(2023) [Dissertação]Entre os modelos mais importantes para séries temporais com longa dependência está a classe de modelos ARFIMA(p, d, q) (processo autoregressivo fracionariamente integrado de média móvel). Embora a estimação do parâmetro ... -
Estimação do efeito de tratamento heterogêneo em maiores dimensões utilizando métodos de aprendizado de máquina : um estudo comparativo
(2023) [Dissertação]A profusão de dados com maiores dimensões e o crescente interesse em inferir causalidade têm permitido avançar a pesquisa de métodos que buscam estimar, para além do efeito médio de tratamento, o efeito médio de tratamento ... -
Estimação para o modelo compartimental SIRS via filtragem iterada para processos de Markov parcialmente observados utilizando o pacote pomp do R: uma análise dos casos de influenza A
(2021) [Dissertação]A gripe é uma doença que se espalha globalmente todos os anos e, até antes da pandemia do coronavírus em 2019, infectava entre 10% a 20% da população mundial, causando aproximadamente 500.000 mortes anuais. Uma forma de ... -
Global variable selection for quantile regression
(2022) [Dissertação]A regressão quantílica fornece um modelo parcimonioso para a função quantílica condicional da variável resposta Y dado o vetor de covariáveis X, e descreve toda a distribuição condicional da resposta, produzindo estimadores ... -
Inferência em agrupamento considerando múltiplos grupos
(2021) [Dissertação]Métodos de agrupamento são ferramentas úteis na identificação de padrões em conjuntos de dados. No contexto de alta dimensionalidade e tamanho amostral pequeno, o desafio de decidir se o agrupamento encontrado é estatisticamente ... -
mFFORMS : multi-level Feature-based FORecast Model Selection
(2023) [Dissertação]Montero-Manso et al. [2020] propôs um método de combinação de meta-aprendizagem, denominado FFORMA, que fornece pesos para cada método de previsão candidato, dado as características da série temporal. Esse método obteve o ... -
Mitigating the choice of the duration in DDMS models through a parametric link
(2023) [Dissertação]Um dos hiperparâmetros mais importantes em modelos de mudança de regime Markoviana e duração dependente (DDMS) é a duração dos regimes. Uma vez que não existe nenhum procedimento para estimar ou testar uma dada duração ... -
Moda condicional : uma abordagem via regressão quantílica suavizada
(2021) [Dissertação]Recentemente, Ota, Kato e Hara (2019) propuseram estimar a moda condicional de uma resposta, dado um vetor de covariáveis, por um estimador escalonável computacionalmente derivado do modelo de regressão quantílica linear ... -
Modelo Kumaraswamy inflacionado autorregressivo de médias móveis com aplicações em dados hidroambientais
(2023) [Dissertação]Neste trabalho, propomos o modelo Kumaraswamy inflacionado autorregressivo e de médias móveis (IKARMA), uma classe de modelos dinâmicos para séries temporais que assumem valores em [0, 1) ou (0, 1]. Para isso, supõe-se que ... -
Modelo Rayleigh escore autorregressivo generalizado para interpretação de dados de radar de abertura sintética
(2023) [Dissertação]Retornos em amplitude de imagens de radar de abertura sintética (SAR, do inglês synthetic aperture radar) apresentam comportamento assimétrico e valores estritamente positivos, sendo adequadamente caracterizados pela ...