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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: LINEAR GROWTH BAYESIAN MODELS APPLIED TO TIME SERIES FORECASTING Autor: JOAO JOSE DE FARIAS NETO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
REINALDO CASTRO SOUZA - ADVISOR
Nº do Conteudo: 9836
Catalogação: 02/05/2007 Liberação: 02/05/2007 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9836&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9836&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.9836
Resumo:
Título: LINEAR GROWTH BAYESIAN MODELS APPLIED TO TIME SERIES FORECASTING Autor: JOAO JOSE DE FARIAS NETO
Nº do Conteudo: 9836
Catalogação: 02/05/2007 Liberação: 02/05/2007 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9836&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9836&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.9836
Resumo:
The main objective of this dissertation is to describe and
discuss a forecasting method for time series subject to
sudden discontinuities - the so called multi-state linear
Growth Bayesian Method (MLG for short), developped by
Harrison and Stevens. The first part consists of a brief
revision of the existing time series forecasting methods
and their relationships with the more general bayesian
methods. It is followed by a description of the MLG and
its comparison with the classical linear growth methods.
Finally, some applications to real and simulated time
series are presented and its advantages and drawbaks are
thoroughly discussed.
| Descrição | Arquivo |
| COVER, ACKNOWLEDGEMENTS, RESUMO, ABSTRACT AND SUMMARY | |
| CHAPTER 1 | |
| CHAPTER 2 | |
| CHAPTER 3 | |
| CHAPTER 4 | |
| APPENDICES | |
| REFERENCES |
