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Avançada


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Título: DYNAMIC BAYESIAN MODEL FOR A TRUNCATED NORMAL
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): MONICA BARROS

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
Número do Conteúdo: 8252
Catalogação:  08/05/2006 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=8252@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8252@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8252

Resumo:
This thesis describes a Dynamic Bayesian Model for a Truncated Normal distribution. The classical and static solution to the problem of finding estimators for the parameters of the original Normal distribution was treated by A.C. Cohen in the 1950s and 1960s R.C. Souza (1978) described in his Doctoral thesis a Dynamic Bayesian Model for this distribution, in which Information Theory concepts were used. The present thesis extends the dynamic formulation of West, Harrison and Migon by considering a distribution which is not a member of a an Exponential Family. Moreover, we extend the results derived by Souza by dropping the assumptions of a steady state model. Some real and simulated series are analyzed and, in particular, we compare our results with those obtained by souza.

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