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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: A SPECTRAL SEQUENTIAL APPROACH TO STUDY NON-STATIONARY TIME SERIE Autor: MAYSA SACRAMENTO DE MAGALHAES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
REINALDO CASTRO SOUZA - ADVISOR
Nº do Conteudo: 8787
Catalogação: 07/08/2006 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=8787@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8787@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8787
Resumo:
Título: A SPECTRAL SEQUENTIAL APPROACH TO STUDY NON-STATIONARY TIME SERIE Autor: MAYSA SACRAMENTO DE MAGALHAES
Nº do Conteudo: 8787
Catalogação: 07/08/2006 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=8787@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8787@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8787
Resumo:
Modelling and forecasting of times Series have been
approached in many different ways. Lately, the most
important approaches have been formulated in a space
framework. The state space representation enables the
state vector to be sequencially updated in time via the
Kalman filter.
In this dissertation, we present in a systematic way an
approach to modelling and forecasting of non-stationary
time series, formulated in state space terms, and due to
P. Young. The novelty of this methodology is neither the
nature of the time series models nor the recursive
algorithms, but on how the hyperparameteres are estimated
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