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Coleção Digital

Avançada


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Título: MODELOS BAYESIANOS PARA EXTREMOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): MARIA JOSE SCHUWARTZ FERREIRA

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
GUTEMBERG HESPANHA BRASIL - Coorientador
Número do Conteúdo: 8356
Catalogação:  22/05/2006 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=8356@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8356@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8356

Resumo:
Os métodos clássicos para estudo de valores extremos de séries temporais se apóiam nas chamadas distribuições de extremos. Uma alternativa é o método P.O.T. (Peaks Over Threshold), desenvolvido por hidrologistas, o qual estuda apenas os valores da série que excedem um dado patamar. Esses procedimentos são baseados em hipóteses restritivas. Nesse trabalho desenvolvemos modelos sobre extremos que podem ser utilizados em situações mais gerais. Eles são essencialmente modelos lineares dinâmicos com inferência Bayesiana, nos quais as observações têm um distribuição de extremos. Embora essas distribuições não sejam da famí­lia exponencial, toda a análise é feita explicitamente, sem aproximações numéricas. Tratamos ainda da construção de distribuições a priori não informáticas. Finalmente, a partir desses modelos retomamos problemas clássicos de previsão de extremos.

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