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Título: MODELANDO SÉRIES TEMPORAIS NÃO-LINEARES ATRAVÉS DE UMA MISTURA DE MODELOS GAUSSIANOS ESTRUTURADOS EM ÁRVORE
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): EDUARDO FONSECA MENDES

Colaborador(es):  ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO - Orientador
MARCELO CUNHA MEDEIROS - Coorientador
Número do Conteúdo: 9689
Catalogação:  20/03/2007 Idioma(s):  INGLÊS - ESTADOS UNIDOS

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=9689@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9689@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.9689

Resumo:
Neste trabalho um novo modelo de mistura de distribuições é proposto, onde a estrutura da mistura é determinada por uma árvore de decisão com transição suave. Modelos baseados em mistura de distribuições são úteis para aproximar distribuições condicionais desconhecidas de dados multivariados. A estrutura em árvore leva a um modelo que é mais simples, e em alguns casos mais interpretável, do que os propostos anteriormente na literatura. Baseando-se no algoritmo de Esperança- Maximização (EM), foi derivado um estimador de quasi- máxima verossimilhança. Além disso, suas propriedades assintóticas são derivadas sob condições de regularidades. Uma estratégia de crescimento da árvore, do especifico para o geral, é também proposta para evitar possíveis problemas de identificação. Tanto a estimação quanto a estratégia de crescimento são avaliados em um experimento Monte Carlo, mostrando que a teoria ainda funciona para pequenas amostras. A habilidade de aproximação universal é ainda analisada em experimentos de simulação. Para concluir, duas aplicações com bases de dados reais são apresentadas.

Descrição Arquivo
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT E SUMÁRIO  PDF
CAPÍTULO 1  PDF
CAPÍTULO 2  PDF
CAPÍTULO 3  PDF
CAPÍTULO 4  PDF
CAPÍTULO 5  PDF
CAPÍTULO 6  PDF
CAPÍTULO 7  PDF
CAPÍTULO 8  PDF
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS E APÊNDICES  PDF
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