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Propriedades estatísticas do método da análise de flutuações destendenciadas em seqüências de DNA
dc.contributor.advisor | Lopes, Silvia Regina Costa | pt_BR |
dc.contributor.author | Linhares, Raquel Romes | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2012-11-01T01:39:00Z | pt_BR |
dc.date.issued | 2007 | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10183/60535 | pt_BR |
dc.description.abstract | Conforme diversos artigos, as sequênncias de DNA apresentam longa dependência, isto é, mesmo para tempos bastante distantes entre si, a correlação entre as variáveis aleatórias é não desprezível. Neste trabalho, verificamos se esta longa dependência pode ser explicada pelos processos auto-regressivos médias móveis fracionariamente integráveis (ARFIMA(p; d; q)), através da análise de diversas sequências de DNA em todos os domínios da vida. Para estimar o parâmetro de diferenciação d utilizamos os seguintes métodos de estimação: semiparamétrico baseado na equação de regressão linear utilizando a função periodograma, em versão clássica e robusta; o da máxima verossimilhança (ver Fox e Taqqu, 1986), utilizando a aproximação sugerida por Whittle (1953) e o método semiparamétrico R/S(n), proposto por Hurst (1951). O objetivo principal deste trabalho é analisar o método da análise de flutuações destendenciadas ("Detrended Fluctuation Analysis" - DFA), pro- posto por Peng et al. (1994). Este método é estabelecido como uma importante ferramenta para detectar longa dependência em séries temporais não estacionárias. Descrevemos o método DFA e analisamos sua consistência e distribuição assintótica como um estimador para o parâmetro fracionário d. | pt_BR |
dc.description.abstract | In the literature it is stated that the DNA sequences present the long- range dependence property. In this work, we analyze this long dependence property in view of the autoregressive moving average fractionally integrated ARFIMA (p; d; q) processes through the analysis of several DNA sequences in all life domain. For estimating the fractional parameter d we consider the following estimation methods: the semiparametric regression method based on the periodogram function, in both classical and robust version; the maximum likelihood method (see Fox and Taqqu, 1986), by considering the approximation suggested by Whittle (1953) and the semiparametric R/S(n) method, proposed by Hurst (1951). The main goal of this work is to consider the detrended °uctuation analysis (DFA), proposed by Peng et al. (1994). This is a well known method for analyzing the long-range dependence in non-stationary time series. In this work we describe the DFA method and we prove its consistency and its asymptotic distribution as an estimator for the fractional parameter d. | en |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | Open Access | en |
dc.subject | Matematica : Processos estocasticos | pt_BR |
dc.subject | Modelos de longa dependencia : Processo arfima | pt_BR |
dc.subject | Biologia molecular | pt_BR |
dc.subject | Dna : Sequencia | pt_BR |
dc.title | Propriedades estatísticas do método da análise de flutuações destendenciadas em seqüências de DNA | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
dc.identifier.nrb | 000622974 | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Federal do Rio Grande do Sul | pt_BR |
dc.degree.department | Instituto de Matemática | pt_BR |
dc.degree.program | Programa de Pós-Graduação em Matemática | pt_BR |
dc.degree.local | Porto Alegre, BR-RS | pt_BR |
dc.degree.date | 2007 | pt_BR |
dc.degree.level | mestrado | pt_BR |
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