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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: ANÁLISE E DESENVOLVIMENTO DE SISTEMA DE ESTIMAÇÃO DE MODELOS DA CLASSE STAR-TREE Autor: BERNARDO DA ROCHA SPINDEL
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 14099
Catalogação: 10/09/2009 Liberação: 10/09/2009 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
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=14099&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14099&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.14099
Resumo:
Título: ANÁLISE E DESENVOLVIMENTO DE SISTEMA DE ESTIMAÇÃO DE MODELOS DA CLASSE STAR-TREE Autor: BERNARDO DA ROCHA SPINDEL
Nº do Conteudo: 14099
Catalogação: 10/09/2009 Liberação: 10/09/2009 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
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=14099&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14099&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.14099
Resumo:
Na análise de séries temporais, os modelos lineares amplamente
difundidos e utilizados, como regressões lineares e modelos auto-regressivos, não
são capazes de capturar sua natureza muitas vezes não-linear,oferecendo
resultados insatisfatórios. Séries financeiras, por exemplo, apresentam este tipo de
comportamento. Ao longo dos últimos anos, houve o surgimento de muitos
modelos não lineares para análise de séries temporais, tanto estatísticos como de
inteligência computacional, baseados em redes neurais. Esta dissertação se propõe
a analisar a performance do modelo STAR-Tree sob diversos cenários de
conFiguração, parametrização e metodologias de estimação. Esta classe de
modelos subdivide os dados de uma série temporal em regiões distintas que
atendem critérios especificados em funções chamadas de pertinências. A cada
região é atribuído um modelo linear auto-regressivo. Cada dado estimado pode
estar em alguma das regiões com algum grau de pertinência determinado pelas
funções fornecidas pelo modelo principal. Fatores como a proximidade das
regiões, a suavidade das funções de pertinência e a falta de diversidade nos dados
podem dificultar a estimação dos modelos. Para avaliar a qualidade das
estimações sob os diversos cenários, foi construído um sistema capaz de gerar
séries artificiais, importar séries externas, estimá-las sob a modelagem STAR-Tree,
e gerar simulações de Monte Carlo que avaliam a qualidade da estimação de
parâmetros e a capacidade de detecção das estruturas de árvore do modelo. Ele foi
utilizado como ferramenta para realizar as análises presentes na dissertação, e
permitiu que se testassem diferentes conFigurações de métodos e parametrizações
com facilidade.
Descrição | Arquivo |
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO E LISTAS | |
CAPÍTULO 1 | |
CAPÍTULO 2 | |
CAPÍTULO 3 | |
CAPÍTULO 4 | |
CAPÍTULO 5 | |
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS |